【摘 要】
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大米是人们日常生活的主食,因此对大米品质的研究非常重要.本研究目的是通过计算机视觉技术识别和判断大米的不完善粒,为大米的收购过程提供一定的帮助.首先通过智能相机
【机 构】
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南京财经大学食品科学与工程学院江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心 江苏高校粮油质量安全控制及深加工重点实验室 南京 210023
【出 处】
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中国食品科学技术学会第十四届年会暨第九届中美食品业高层论坛
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大米是人们日常生活的主食,因此对大米品质的研究非常重要.本研究目的是通过计算机视觉技术识别和判断大米的不完善粒,为大米的收购过程提供一定的帮助.首先通过智能相机完成大米破损、虫蚀、垩白等不完善粒和完善粒的图像采集.然后通过数据融合,形态腐蚀扩展和一系列图像处理,分别提取RGB、HSI等6个颜色特征值,宽、面积、椭圆离心率、矩形度、长宽比等5个形状特征；能量、熵、惯性矩、逆差距等4个纹理特征.最后采用支持向量机(SVM)分类模型对不完善粒判别,判别准确率在88.67％.同时经过主成分分析,提取最优影响因子,进一步建立合适的SVM模型,对4种类型的颗粒的识别准确率为92.37％,90.13％,88.93％,89.86％.研究表明,该模型对识别和判断大米的不完善粒有一定的作用,通过对颗粒的判别能够有效的对大米的外观品质达到一定的要求.
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