基于大米外观品质分析系统对垩白米的快速测定

采用自制开发的一种大米外观品质分析系统,包含整列装置、背景板、扫描设备和计算机,结合图像处理技术,对垩白米进行快速准确的识别测定。以国家标准方法对垩白米的检测为基础,优化分析系统识别检测垩白米时的最佳阈值,再应用于实际大米样品中垩白米的测定。结果表明,分析系统检测一幅大米图像平均用时为5 s,通过实验优化分析系统测定大米样品垩白特征参数的最佳阈值为0.43,在此阈值下大米外观品质分析系统与人工法测定垩白米数量绝对误差大小不超过2颗,垩白粒率绝对误差大小不超过0.32%,垩白度绝对误差大小不超过0.25%,表明可用大米外观品质分析系统代替人工法对垩白米进行检测。     

辽宁省2015年水稻区域试验参试品种品质性状分析

对辽宁省2015年水稻区域参试66个品种的12个主要品质性状进行了统计分析,结果表明：有近90%的品种,其整精米率、垩白粒率、垩白度、直链淀粉含量等主要品质性状达到优质米三级以上水平;水稻品种间在垩白粒率和垩白度上存在明显差异,降低垩白粒率和垩白度,能够有效地提高品质育种水平。     

宁夏富硒大米的矿物元素判别及品质评价

目的：考察宁夏富硒大米与普通大米间的元素差异,并分析评价其理化品质。方法：以宁夏当地25份不同品牌大米样品为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定两种大米样品的26种矿物元素,并对这些元素进行多元统计分析。结果：通过含量差异分析可对富硒大米品质进行判别,同时发现富硒大米富含Ca、Sn、K、Mg 4种元素。对其他品质指标进行分析,发现富硒大米不完善粒低、黄粒米低、垩白低,整精米率高、直链淀粉高、食味值高、新鲜度评分值高,硬度、弹性及胶着度适宜,适口性优良,外观品质和食用品质都较高。结论：宁夏富硒大米具有较高的营养价值和食味品质,可以通过元素含量差异判别富硒大米。     

水稻群体光合速率的比较及其与稻米碾磨和外观品质的关系

1999年和2002年在田间条件下，对水稻群体光合速率及稻米碾磨和外观品质进行了研究。结果表明，不同水稻品种群体光合速率和稻米品质各指标存在差异，齐穗后15天左右的群体光合速率与稻米的垩白粒率、垩白度呈显著或极显著正相关，与精米率呈显著负相关。     

江淮地区大米质量品质分析

以江淮地区大米作为研究对象,对比市售三种不同品质大米,从大米外观品质、理化指标及加工品质三方面进行研究,探究江淮地区大米质量品质并筛选出优质地方特色大米。结果表明:黄粒米及整精米率对大米外观品质影响较大,垩白度相差较大;理化品质中大米蛋白质含量与食味值品质呈负相关,样品大米的含水量15.5%,直链淀粉含量为13.5%～18.2%,符合国标优质大米要求;糊化特性中优质大米的崩解值的绝对值较大;质构特性中硬度适中,弹性良好。江淮地区大米质量品质均高于对照组中低品质大米,部分大米质量与优质大米接近可作为地方优质大米推出。对江淮地区大米进行质量品质分析,有利于推动实施优质粮油工程,树立地方特色品牌,为江淮地区大米质量标准建设提供借鉴。     

不同脉冲微波处理条件对籼米质量的影响研究

以籼米为原料,采用单因素试验,研究不同处理温度、不同作用功率的脉冲微波对籼米水分、裂纹粒率、碎米总量、垩白粒率、黄粒米率、食味值等质量指标的变化规律。结果表明,供试大米碎米总量、垩白粒率、食味值未出现规律性变化且无显著性差异;裂纹粒率有所增加,无显著性差异;黄粒米率有所增加,部分处理存在显著性差异;水分含量,损失幅度较小。研究结果为科学利用脉冲微波防治大米加工储藏过程中的害虫提供技术支撑。     

沿黄稻区新培育成功之粳稻品种商品品质的综合评价

在对沿黄稻区14个新培育成功的粳稻品种的商品品质测定的基础上，从稻谷的商品品质，即外观品质(垩白粒率、垩白度等)和加工品质(出糙率、整精米率、不完善粒率等)两方面，采用单目标化灰色局势决策理论的优化分析处理方法对其进行综合评价。评价结果表明：新五、自选五号、高30l等品种的商品品质优良。将评价结果与国家标准对照，表明该种评价方法全面、系统，使商品品质的优劣次序更加清晰明了。该项研究对沿黄稻区稻谷的品种选育、种植及加工具有一定的指导意义。     

微波处理大米的品质指标检测

采用遂道式工业微波炉(GETS-2A12型)处理PE/PP复合膜包装的1 kg东北粳稻(空育131)加工的大米和人为添加的储粮害虫试虫,在微波处理100％杀灭大米中的各种试虫后,开展大米品质指标的测定.结果表明:微波设备处理前后大米的水分、直链淀粉和蛋白质含量、碎米率、不完善粒、黄粒米、垩白粒率、垩白度和长宽比等均无明显变化(P＞0.05),而处理组的脂肪酸值显著下降(P＜0.05).微波条件对于大米的食用和加工品质没有明显影响,同时,可稍微降低大米脂肪酸值,是一种适宜、有效的防虫手段.     

淮安稻米品质研究

采集淮安市金湖、洪泽、盱眙、涟水、淮安区、淮阴区、清浦区七个粮食主产县(区)的粳稻谷样品63份,检测了稻谷的出糙率、整精米率、垩白粒率、垩白度、直链淀粉、食味品质、胶稠度指标。结果表明,出糙率、整精米率、胶稠度、食味品质都达到国家优质粳稻谷的要求,另外87.2%的样品的垩白粒率达到国家优质粳稻谷的要求;85.7%的样品的垩白度达到国家优质粳稻谷的要求;92%的样品的直链淀粉含量达到国家优质粳稻谷的要求。     

辽宁省2007年～2011年育成的中晚熟水稻品种品质性状分析

以辽宁省2007年～2011年新育成的中晚熟水稻品种为材料,对其品质性状及其与部分生态因子的相关性进行分析,结果表明:不同品种的稻米品质性状中的垩白粒率、垩白度差异较大,是影响稻米品质的主要限制因素;品质性状间存在复杂相关性,随着出糙率的提高,蛋白质含量增加,但有可能降低其适口性;蛋白质含量与直链淀粉含量存在极显著的负相关;降低垩白粒率、垩白度有利于提高加工品质;温度对品质形成影响较大,成熟期随温度上升,垩白有变少、变小的趋势,提高外观品质,而成熟期低温使整精米率下降,加工品质变差。     

基于图像显著性区域提取的垩白米检测

垩白度是衡量优质大米品质的重要指标,随着农业检测自动化发展,利用机器视觉准确检测大米垩白度对大米生产加工具有重要意义。针对现有算法在分割垩白区域时存在抗干扰能力弱、稳定性差以及准确度低等问题,本文提出了一种基于图像显著性区域提取的垩白区域提取算法。利用大米垩白区域图像显著性的特点,对图像特征变化边缘进行提取,计算出边缘像素点个数以及边缘的总像素值,从而计算出边缘像素的平均值作为该区域的阈值。最后,利用计算得到的阈值对该区域进行分割,分割出整张图片的垩白区域,并计算出大米的垩白度。实验结果表明,该算法识别准确率为96.76%,相较于传统的OTSU算法检测准确率平均提高了 26.87%,相较于改进的OTSU算法检测准确率平均提高了 7.26%。     

基于机器视觉技术大米品质检测

该文介绍国内外大米品质检测研究现状,重点介绍国内应用机器视觉技术对大米品质进行检测研究动态,指出应用机器视觉技术对大米品质检测存在问题,并提出今后研究方向。     

图像处理法在大米碎米率检测中的精度分析

大米是人类重要的食物,在粮食中占有重要的地位.为了保障我国的粮食安全,需要特别重视提高粮食生产能力,并为商品粮食的收购及市场流通提供快速、准确的外观品质检测手段.针对目前常用的手工法检测大米碎米率速度慢的问题,本试验采用数字图像处理的方法对其进行检测.该方法首先采用阈值分割算法对图像进行分割,其次提取图像特征,最后根据特征参数计算大米碎米率.试验表明,图像法不但速度快,而且与手工法测定碎米率含量具有很好的相关性.     

机器视觉在稻米整精米率快速计算中的应用

将机器视觉技术以及图像处理方法应用于稻米整精米率计算,通过图像预处理仅保留图像中大米的轮廓信息,并采用闭合图形边缘搜索方法提取大米轮廓像素点。由于米粒形似椭圆,并以长轴为对称轴来实现米粒长度的快速计算。实验结果表明,该算法检测与人工检测相关系数为0．96,可用于整精米率的快速检测。     

稻米粒形与外观品质计算机视觉检测技术研究进展

计算机视觉技术对稻米粒形、外观品质的检测与人工检测相比,具有客观、快速、精确度高等优点。通过综述近年来计算机视觉技术对稻米粒形、外观品质的研究进展,阐述了计算机视觉技术在检测稻米粒形、垩白粒、裂纹粒、黄粒米的实现方法以及发展前景。     

机器视觉技术在大米品质检测中的研究进展

粮食事关国运民生。随着我国经济的高速发展以及人们生活水平的不断提高,人们对粮食的需求也由追求数量转变为追求质量,对优质大米的需求也越来越大,提高大米品质对稳定国内市场以及出口国外市场具有重要意义。利用机器视觉技术可以对大米的加工品质及外观品质进行快速、无损检测,对于提高大米的品质至关重要。本文综述了近年来国内外学者利用机器视觉技术在大米加工品质和外观品质中的研究现状与应用,并对今后大米品质检测技术的发展作出了展望。     

基于机器视觉技术的大米品质检测综述

介绍了国外大米品质检测的研究现状及国内应用机器视觉技术对大米品质进行检测的研究动态,指出了应用机器视觉技术对大米品质检测存在的问题,并提示了今后研究的方向。     

基于机器视觉的坯布自动检测技术

针对我国纺织品检测大多采用人工检测,检测速度低,误检率、漏检率高等问题,提出了实现织物疵点检测自动化、鲁棒性的设计理念。介绍了目前国内外在织物检测方面的主要识别方法以及织物自动检测系统的研究成果,阐述了机器视觉软、硬件技术的发展现状及目前机器视觉技术在纺织检测应用中存在的问题;分析并提出研制分布式的、面向高速生产线的鲁棒机器视觉检测技术是适合我国坯布自动检测系统的研究方向。     

不同脱皮设备对青稞米加工碎米率的影响研究

本实验采用青稞为原料,对比了青稞米加工中柔性脱皮机和碾米机对碎米率的影响。分析了两种脱皮设备对青稞麸皮中淀粉含量的变化趋势和原因,探讨了入机水分、脱皮率、灭酶、筛分工序等对青稞米加工过程中碎米率的影响。研究结果显示,青稞米加工最佳的入机水分为16%;碎米率随着脱皮率升高而升高,碾米机的碎米增长率高于柔性脱皮机;脱皮率＜10%时,灭酶对碎米率无显著性影响,脱皮率＞10%时,灭酶处理使碎米率显著上升;脱皮率＞10%时,筛分工序能够降低碎米率和提高青稞米粉的亮度;柔性脱皮机能缓解青稞制米时碾米机过碾的问题,降低了富葡聚糖相中淀粉的含量。     

应用机器视觉的织物表面绒毛率测试系统

目前织物表面绒毛含量大都采用人工方式检测,存在效率低、准确度不高等问题。为此,应用机器视觉和图像处理技术,研制了一套织物表面绒毛率测试系统。介绍了织物表面绒毛率测试原理,包括织物表面绒毛率检测数学模型、检测算法和阈值的确定方法,并介绍了织物表面绒毛率测试系统的软硬件组成。采用该测试系统检测了5种织物的表面绒毛率,并与人工检测结果进行了对比分析。结果表明：该测试系统能够高效地测定织物表面绒毛率,且与人工检测结果呈现高度正相关;系统重复检测偏差范围为1.18%～7.25%,可满足织物表面绒毛率的检测需求。