[发明专利]一种快速检测黄粒米的方法

说明书

本发明公开了一种快速检测黄粒米的方法，属于食品检测技术领域。本发明应用大米外观检测的检测装置，结合自行设计的黄粒米检测方法，对大米图像平均检测时间为10s，图像识别定位快速；与人工法检测结果对比绝对误差不超过0.01％。本发明对黄粒米识别准确，具有速度快、准确率高、客观性强等优点，符合国内标准和规范，适合推广。

技术领域

本发明涉及一种快速检测黄粒米的方法，属于食品检测技术领域。

背景技术

大米是我国的日常主食，产量与消耗量都极大，随着社会的进步和生活水平不断提升，人们对大米的品质提有了更高的需求，黄粒米是国家稻米检测标准中的判断大米品质重要指标之一。GB/T 1354-2018《大米》中定义，黄粒米是胚乳呈黄色，与正常米粒色泽明显不同、与大米颜色黄度指数标准样品颜色一致或更深的米粒。大米质量指标要求黄粒米含量不超过1％，优质大米质量要求黄粒米含量不超过0.5％。

黄粒米呈现为黄色与正常大米的透明白色区别明显，其形成原因主要是在稻谷收获季节，碰上阴雨天气，稻谷在收割后不能及时脱粒干燥且储存条件不良，会导致米粒由于高温高湿而受到霉菌感染或是发生生化反应而形成了黄粒米。由于黄粒米的产生，大米的质量下降，色香味品质变差，商业价值及经济效益损失，而且长期或者过量食用黄粒米会对身体造成危害。

传统的检测黄粒米的方法是由人工检测完成的。操作人员通过肉眼识别出黄粒米，并挑拣出来，进行称量计算得到黄粒米含量。检测结果很大程度上依赖于操作人员对黄粒米的认识及其工作经验，测定过程存在速度慢、主观性强、准确率低等缺点。针对目前人工检测存在的问题，提出了基于机器视觉及图像处理技术可直接快速识别黄粒米的研究方法。

机器视觉可以代替人眼来做测量和判断，具有客观性，且其高像素的特点可提高识别结果的准确性。在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。图像处理是用计算机对图像进行分析，其一般用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到图像，并经过灰度化、直方图均衡、图像去噪、二值化、特征提取等处理过程，以达到所需结果。本文基于机器视觉及图像处理技术，采集大米图像并用图像处理工具中的Lab模型得出图像色度信息，并根据Lab色度信息制成统计图，得出黄粒米的色度阈值，并计算黄粒米在待测大米中的粒率。

发明内容

一种黄粒米的快速检测方法，所述方法包括如下步骤：

(1)采集待测米粒图像；

(2)将图像从RGB颜色空间转换至LAB颜色空间；

(3)提取图像L、a、b三个分量；

(4)归一化L分量；

(5)将图像转化为二值图像；

(6)去除二值图像中的干扰信号；

(7)以a值为判断要素，当a值大于阈值，则判定为黄粒米；当a值小于阈值，则判定为正常米；

(8)输出结果。

在本发明的一种实施方式中，所述去除二值图像中的干扰信号包括：孔洞填充、删除干扰对象的图像区域、平滑对象的轮廓、去掉影响对象识别的细小、突出的部分。

在本发明的一种实施方式中，所述方法具体步骤如下：

(1)采集待测米粒图像；

(2)将图像从RGB颜色空间转换至LAB颜色空间；

(3)分别取得L、a、b三个分量；

(4)归一化L分量；若L值大于0.3，认为是白底图像，否则认为是黑底图像；

(5)如果是白底图像，则将L值反相；

(6)将图像转化为二值图像；