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標(biāo)題: 大米外觀品質(zhì)檢測(cè)儀原理 [打印本頁(yè)]

作者: 123c 時(shí)間: 2025-8-12 09:12
標(biāo)題: 大米外觀品質(zhì)檢測(cè)儀原理
一、光學(xué)成像系統(tǒng)：獲取高質(zhì)量大米圖像

光源設(shè)計(jì)
- 采用環(huán)形LED光源或漫反射光源，提供均勻、無(wú)陰影的照明環(huán)境，避免反光干擾。
- 特定波長(zhǎng)（如近紅外光）可穿透米粒表面，輔助檢測(cè)內(nèi)部缺陷（如裂紋、黃粒米）。
工業(yè)相機(jī)與鏡頭
- 使用高分辨率CCD/CMOS相機(jī)（如500萬(wàn)像素以上），捕捉米粒的細(xì)微特征。
- 搭配微距鏡頭或遠(yuǎn)心鏡頭，確保圖像畸變小、景深大，適應(yīng)不同大小米粒的檢測(cè)。
背景板與傳送裝置
- 黑色或藍(lán)色背景板增強(qiáng)米粒與背景的對(duì)比度，便于圖像分割。
- 振動(dòng)盤或傳送帶使米粒單層分布，避免重疊，提高檢測(cè)效率。

二、圖像預(yù)處理：優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量

去噪與增強(qiáng)
- 通過(guò)中值濾波或高斯濾波消除圖像噪聲（如灰塵、劃痕干擾）。
- 使用直方圖均衡化或自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)提升米粒與背景的區(qū)分度。
圖像分割
- 閾值分割法：根據(jù)灰度值差異分離米粒與背景（如Otsu算法）。
- 邊緣檢測(cè)算法（如Canny、Sobel）：精準(zhǔn)定位米粒輪廓，處理粘連米粒。
- 分水嶺算法：解決重疊米粒的分割問(wèn)題，確保單粒分析準(zhǔn)確性。

三、特征提取與量化分析

形態(tài)學(xué)特征
- 粒型分析：計(jì)算長(zhǎng)寬比、面積、周長(zhǎng)、圓度等參數(shù)，判斷米粒形狀（長(zhǎng)粒型、圓粒型）。
- 碎米檢測(cè)：通過(guò)面積閾值篩選碎米（通常面積<正常米粒的1/2）。
- 堊白度：統(tǒng)計(jì)米粒腹部白色不透明區(qū)域的面積占比，評(píng)估堊白程度。
顏色特征
- RGB/HSV色彩空間轉(zhuǎn)換：提取米粒顏色均值、標(biāo)準(zhǔn)差，區(qū)分黃粒米、霉變米。
- 色差儀校準(zhǔn)：結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)色卡（如Lab*色空間），量化顏色偏差（ΔE值）。
缺陷識(shí)別
- 裂紋檢測(cè)：利用Gabor濾波或紋理分析識(shí)別米粒表面裂紋特征。
- 病斑識(shí)別：通過(guò)支持向量機(jī)（SVM）或深度學(xué)習(xí)模型（如CNN）分類病斑、霉斑等缺陷。

作者: Alley 時(shí)間: 3 天前
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