大米外觀品質(zhì)檢測(cè)儀原理

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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。
    
  
  

Alley

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