JMWT12大米外观品质检测仪的研究与应用

JMWT12大米外观品质检测仪是利用计算机图像处理技术检测大米外观质量的专用检测仪器。介绍了其基本原理和结构以及主要功能,通过对仪器检测性能进行精确性和稳定性验证,论证了仪器方法完全可以代替人工方法检测大米的外观品质指标。     

大米鲜度仪在大米新鲜度检测中的应用

选用RN-820大米鲜度仪,通过染色测定p H来判定大米新鲜度。该方法操作简单,能直观区分开新、陈大米。简要介绍了RN-820大米鲜度仪的检测原理、操作,并以不同储存条件下大米新鲜度变化监测和市售大米样品新鲜度检测为具体实例,对该方法的实际应用作了详细介绍,对方法的优点和不足作出了评价,并预测和展望了其发展前景。     

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。     

仪器法检测大米外观品质指标的研究进展

稻谷和大米的外观品质指标作为其分类定等的关键技术指标,在国标中均有严格的规定,目前国内尚未有适用的检测仪器,均采用人工方法检测,主观性强、效率低。通过对中日合作研发的大米外观品质检测仪的性能分析,结果表明：采用图像扫描结合的检测仪器可以检测样品的外观品质指标,检测方法完全满足目前国内标准和规范的使用。     

基于改进YOLOv5s的大米外观品质无损检测模型

针对大米在外观品质中需要快速识别需求,提出了一种基于改进YOLOv5s网络的大米外观品质识别模型(CG-YOLOv5)。为提高大米的识别率,文本增加了小目标检测层。其次,为使模型轻量化,用Ghost模块代替YOLOv5s的骨干网络。为进一步提升模型的性能,通过试验研究了不同的注意力机制对模型性能的影响,最终选取CBAM注意力机制加入到YOLOv5s网络中。为直观CBAM注意力机制的效果,对大米图像进行了特征图可视化。试验结果表明修改后的网络的mAP达到了96.5%,相比YOLOv5s网络提升了4.3个百分点。在相同数据集下,与8种主流的检测网络进行对比,并在不同光照情况下的试验结果表明,该方法的检测mAP和检测时间皆优于其它8种检测网络；在检测时间上,该方法的平均检测时间为41ms,相较于YOLOv3快119ms,相较于YOLOv4-tiny快35ms。该方法具有优异的检测精度以及良好的鲁棒性和实时性,可以用于大米品质检测中。     

关于使用仪器法测定稻谷整精米率的探讨

使用大米外观品质测定仪测定稻谷整精米率,与人工测定结果进行了比对,发现该方法稳定性好,准确度高,可以用来替代人工方法,也可以用于实验室间及人员间比对。     

基于多分辨率B样条小波分析的大米裂纹检测研究

针对目前大米外观裂纹指标检测方法落后、检测结果缺乏客观性,可重复性差等缺点,提出一种基于双正交B样条小波变换的大米裂纹检测方法。通过图像增强、图像滤波等步骤从原始图像中提取单体米粒图像。并对提取出的单体米粒图像进行小波变换以突出米粒裂纹特征,大大提高了裂纹检测的定位精度。结果表明,该方法可以比较全面地检测出图像中的实际裂纹,检测边缘位置和实际边缘位置十分接近,并且避免了单个边缘产生多个响应的情况,为进一步完善大米品质检测提供了理论和实践基础。     

大米加工精度检测新技术的研究

大米加工精度是评价大米品质的重要指标。研究一种新的大米加工精度检测技术,将大米样品通过伊红Y-亚甲基蓝染色法染色后,置于大米加工精度检测仪中进行留皮度测定,进而判定大米的加工精度等级。通过不同实验室间的验证结果统计分析,表明该方法重复性、再现性良好,稳定性符合国标要求,满足大米加工精度定量检测需求。根据实验室间验证数据计算得到重复性限r和再现性限R,并将该方法标准化,指导实际应用。     

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做出了展望。     

食味仪评价我国大米食味值的可行性探讨

分别以两种不同的食味仪为研究对象,对我国大米的食味品质进行了评价,并与国标方法的评价结果进行比较.结果表明,两种食味仪与国标方法的评价结果之间未显示有显著的相关关系,说明利用此两种食味仪评价大米食味品质的结果与感官品尝评价结果之间并不一致,尚难以准确评价我国大米的食味品质.通过将食味仪测定大米主要理化指标的测定结果与标准方法测定值进行比较分析,发现不同食味仪对于大米理化指标的测定结果差异显著,表明不同食味仪的测定结果并不一致,现有食味仪可以实现对大米理化指标的准确测定,但其对于大米食味品质的评价结果与感官品尝评分的一致性尚待提高,需要对其评价机理进行深入的研究与改进.     

可视化自动识别技术与传统人眼识别在大米外观品质检验中的比较分析

摘要： 目的 明确人眼检验法和仪器检验法在大米外观品质检测中是否结果差异。 方法 使用SPSS统计分析方法，对35批次大米样品的“整精米率”、“碎米率”、“垩白粒率”的人眼法和仪器法测定结果进行比较分析。结果 在整精米率检验中，针对粳米检测，两种方法得到结果有系统性差异，建议采用人眼检验法；针对籼米检测，两种方法得到结果没有系统性差异，为提高检测效率，建议优先采用仪器检验法；在碎米率检验中，两种方法得到结果均有系统性差异，建议采用人眼检验法；在垩白粒率检验中，两种方法得到结果有系统性差异，建议采用人眼检验法。 结论 现阶段的可视化自动检测技术尚不能满足大米外观品质全项目的检测需求，需要谨慎使用。     

稻米品质特性测量方法及技术的思考与对策

稻米品质的表述、测量及相关技术是衡量、评价稻米品质的重要基础,但对如稻米硬度、黏度等品质特性还没有实用的可靠检测技术和方法.虽然现有稻米硬度、黏度测量方法的分析和比较有感官评价法和理化分析法等,但因存在许多不确定因素和人为因素,难以得到公认和实用.在正确理解和掌握稻米品质特性的基础上,借助于机械与材料科学的相关测量与分析技术,建立稻米硬度、黏度质构特性新的表述和测量方法,力求研究出一种简单、快捷、准确的品质测定新方法和仪器,对于完善我国稻米品质标准化和规范化具有重要的现实意义和应用价值.     

稻米品质检测技术研究进展及展望

大米现已成为国人的第一大主食粮种。随着人们生活水平的不断提高,对大米的食用品质和安全性要求也越来越高,其在储藏、流通过程中的品质变化状况亦备受关注。因此做好稻米在储藏、加工、市场流通等环节的品质检测及品质变化的预测工作已显得尤为重要。综述了无损检测技术(近红外光谱分析技术、电子鼻技术、计算机视觉技术)、色谱分析技术、扫描电镜技术、质构分析技术等在稻米品质分析检测中的研究进展,提出了这些技术存在的问题,展望了这些技术的应用前景。其中,无损检测技术在稻米品质分析中的作用将更加突出,开发性能稳定、精确度高、操作方便、小型化的稻米分析检测系统,建立标准化的测量方法及分析方法,将会成为今后的发展趋势。随着粮食物流过程品控追溯技术的研究,稻米物流环节的品质变化也将受到关注。     

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。     

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.     

无损检测技术在稻米品质检测中的应用及展望

稻米作为世界上主要的粮食作物,在生活水平不断提高的今天,稻米的品质成为民众关心的重点。为了保证稻米品质,有必要寻找或开发更为快速和无损的检测方法。稻米无损检测技术是建立稻米质量和稻米安全有效监控体系的关键技术。综述了我国近年来稻米品质无损检测技术的研究现状与应用。从近红外光谱技术、电子鼻技术及计算机视觉检测技术在稻米的碾米品质、外观品质、营养品质、蒸煮品质、食味品质5个方面的应用阐述了稻米品质无损检测技术的研究进展及存在问题,并对稻米品质检测技术的发展作出了展望。     

高光谱技术结合改进LSSVM的大米脂肪酸检测方法

目的:解决食品企业现有大米品质检测方法存在的准确性低和效率差等问题。方法:基于高光谱数据采集系统,提出一种结合改进细菌觅食算法和最小二乘支持向量机的贮藏大米品质快速无损检测方法。通过改进的细菌觅食算法对最小二乘支持向量机超参数(正则化参数和核参数)进行寻优,实现贮藏大米品质的快速无损检测。通过试验分析其性能。结果:所提方法可以实现贮藏大米脂肪酸含量的快速无损检测,决定系数为0.940 5,均方根误差为0.543 5,平均检测时间为1.12 s。结论:所提检测方法具有较高的检测性能,可用于大米品质的鉴别与检测。     

晚籼米加工精度标准样品的研制

加工精度是大米产品的主要定等指标，也是大米贸易中定价的基础。加工精度不仅反映大米的外观品质，而且影响大米的食用品质。以符合GB1350-2009中等质量稻谷为原料，按照《标准样品工作导则》（GB/T 15000.1-15000.9）和《大米》（GB/T 1354-2018）的有关要求，选择《粮油检验 大米加工精度检验》（GB/T 5502-2018）中仪器检测法检验标准样品的留皮度。对大米加工精度样品开展均匀性、稳定性检验和定值及不确定度评估。研制出的晚籼米加工精度标准样品用于大米加工厂家的生产指导，也可用于第三方实验室人员考核、质量控制、仪器校准。