机器视觉提升有色稻米品质检测精准度：陈淑绵团队研究

本文主要探讨了"基于机器视觉的有色稻米品质检测"这一主题，由陈淑绵、张卓玲等人合作完成，发表在中国科技论文在线上。作者们意识到在农业生产现代化过程中，利用机器视觉技术对有色稻米的外观品质进行精确检测具有重要意义，尤其是对于红米（包括红粳米和红籼米）的区分和质量评估。 研究的核心内容首先聚焦于设计一个针对有色稻米的红外图像视觉检测系统，选取红米作为实验对象，总共收集了20组样本，每类各10组，共采集了100幅图像。通过线性变换和阈值分割方法，研究人员能够有效地识别出稻米中的垩白区域，这是稻米品质的重要指标之一。接着，他们运用同二阶中心矩椭圆长轴长度来筛选出碎米粒，这种方法有助于减少误判和提高精度。 作者们采用连通域标记算法对目标籽粒进行计数，进一步分析和量化稻米的质量特性。实验结果显示，该算法在垩白粒率检测上的准确率达到95.4%，垩白度检测的准确率为97.18%，碎米率检测的准确率为98.4%。这些高精度的结果表明，他们提出的机器视觉检测方法在有色稻米品质检测方面具有显著的优势，能够为稻米的分级过程提供强有力的技术支持。 此外，文章还提到了关键词，如"有色稻米"、"品质检测"、"机器视觉"和"稻米分级"，这些都是论文核心研究的关键词，涵盖了研究的主题和方法论。中图分类号TP391.41也表明了该研究属于农业工程和技术中的计算机视觉与应用领域。 这篇论文不仅介绍了机器视觉在农业生产和稻米品质检测中的应用，而且还展示了实际操作中的有效算法和高精度结果，为同类研究提供了有价值的技术参考，并对未来农业生产中稻米质量控制的自动化进程有所推动。