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    • 4. 发明授权
    • 大米品质检测方法、设备以及存储介质
    • CN114486877B
    • 2024-01-19
    • CN202011149529.1
    • 2020-10-23
    • 合肥美亚光电技术股份有限公司
    • 朱邵成范二荣常宏井长龙李法虎
    • G01N21/84G01N15/00G06T7/00
    • 本发明公开了一种大米品质检测方法、设备以及存储介质。其中,大米品质检测方法包括:采集米粒的图像,记为第一图像,其中,第一图像为RGB图像;对第一图像进行预处理,得到第二图像;获取第一图像中各像素点的红色值和蓝色值;根据第一图像中各像素点的红色值和蓝色值,以及第二图像确定米粒的所属类别,其中,所属类别包括黃粒米或垩白米。该大米品质检测方法,可以针对具体的大米生产加工任务,实现对米粒的所属类别进行判断,从而判断大米的品质。(56)对比文件周志强;成军虎;潘石.基于计算机视觉的稻米品质评价研究进展.河南工业大学学报(自然科学版).2012,(06),第99-104页.王付军.基于数字图像处理的大米质量检测.安徽农业科学.2010,(22),第338-339+396页.梁明;孟大伟.基于图像的大米品质检测方法研究与仿真.计算机仿真.2012,(06),第252-255页.方长云;谢黎虹;李刚;段彬伍;于永红.计算机视觉技术在稻米品质检测中的应用.中国稻米.2008,(06),第4-7页.刘光蓉;管庶安;周红.基于图象处理技术的大米色泽检测.粮食与饲料工业.2006,(01),第12-13页.尚艳芬,侯彩云,常国华.基于图像识别的黄粒米自动检测研究.农业工程学报.2004,(04),第146-148页.孙明,王一鸣,凌云,张小超.基于色调的黄粒米检测方法.农业机械学报.2006,(08),第78-81页.于润伟;朱晓慧.基于图像处理的稻米垩白自动检测研究.中国粮油学报.2007,(01),第127-130页.