[发明专利]粮粒和粮粒测试样本的柔性粮食品质检测方法

摘要

本发明公开了一种粮粒和粮粒测试样本的柔性粮食品质检测方法，包括1）选取m个品质属性特征；2）选取若干粮粒训练样本，采用机器视觉方法提取品质属性特征值；3）运用逆向云算法，估计粮食样本品质的多维云模型数字特征，建立粮食品质多维云模型；4）对被测的粮粒，利用机器视觉提取品质属性特征值，针对K个品质概念分别计算确定度μ，依据确定度确定被测粮粒的品质概念，并定义异类麦粒占比，据此确定粮粒测试样本的品质概念。本发明以定性概念的表示方法表示粮食品质的模糊性、随机性，对粮粒品质进行柔性分类，并根据粮食品质属性的分布规律判断被检样本是否奇异。

主权项

1.一种粮粒的柔性粮食品质检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，选取粮粒的m个基于图像的品质属性特征，建立m维云模型，m为大于1的整数；步骤2，选取若干粮粒训练样本，每种粮粒训练样本包含粮粒数量≥N，采用机器视觉方法提取训练样本中N粒粮粒的m维品质属性特征值；步骤3，对获取的训练样本属性值，运用逆向云算法，估计粮食样本品质的多维云模型数字特征，建立K个粮食品质多维云模型；步骤4，对被测的粮粒，利用机器视觉提取品质属性特征值，针对K个品质概念分别计算确定度μ，将被测的粮粒归属于使确定度μ取得最大值的品质概念；所述步骤4中计算粮粒的确定度方法为：记第j个粮粒的属性值为x_j＝{x_ji|i＝1，2，…，m}，j＝1，2，…，n；对K个品质云模型，分别利用公式(1)和公式(2)计算粮粒的K个确定度μ(x_j)＝{μ(x_jk)|k＝1，2，…，K}：En_ki’＝Norm(En_ki，He_ki²)   (2)Norm表示正态分布，Ex_ki，En_ki和He_ki分别为第k个品质云模型第i个属性特征的期望、熵和超熵。