大米外觀品質檢測儀原理

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一、光學成像系統：獲取高質量大米圖像

• 光源設計
  • 采用環形LED光源或漫反射光源，提供均勻、無陰影的照明環境，避免反光干擾。
  • 特定波長（如近紅外光）可穿透米粒表面，輔助檢測內部缺陷（如裂紋、黃粒米）。
    
• 工業相機與鏡頭
  • 使用高分辨率CCD/CMOS相機（如500萬像素以上），捕捉米粒的細微特征。
  • 搭配微距鏡頭或遠心鏡頭，確保圖像畸變小、景深大，適應不同大小米粒的檢測。
    
• 背景板與傳送裝置
  • 黑色或藍色背景板增強米粒與背景的對比度，便于圖像分割。
  • 振動盤或傳送帶使米粒單層分布，避免重疊，提高檢測效率。
    
  
  

二、圖像預處理：優化數據質量

• 去噪與增強
  • 通過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對比度增強提升米粒與背景的區分度。
    
• 圖像分割
  • 閾值分割法：根據灰度值差異分離米粒與背景（如Otsu算法）。
  • 邊緣檢測算法（如Canny、Sobel）：精準定位米粒輪廓，處理粘連米粒。
  • 分水嶺算法：解決重疊米粒的分割問題，確保單粒分析準確性。
    
  
  

三、特征提取與量化分析

• 形態學特征
  • 粒型分析：計算長寬比、面積、周長、圓度等參數，判斷米粒形狀（長粒型、圓粒型）。
  • 碎米檢測：通過面積閾值篩選碎米（通常面積<正常米粒的1/2）。
  • 堊白度：統計米粒腹部白色不透明區域的面積占比，評估堊白程度。
    
• 顏色特征
  • RGB/HSV色彩空間轉換：提取米粒顏色均值、標準差，區分黃粒米、霉變米。
  • 色差儀校準：結合標準色卡（如Lab*色空間），量化顏色偏差（ΔE值）。
    
• 缺陷識別
  • 裂紋檢測：利用Gabor濾波或紋理分析識別米粒表面裂紋特征。
  • 病斑識別：通過支持向量機（SVM）或深度學習模型（如CNN）分類病斑、霉斑等缺陷。
    
  
  

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