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CMOS图像传感器技术在大米质量评价方面的运用

发布时间:2021-07-12 点击量:536

CMOS图像传感器技术在大米质量评价方面的运用

大米外观图像分析设备-米质判别器RN-700

谷物测定仪 RN-700 现已可用于农产品检验 

色粒、死米、裂粒、碎粒(合计4.0%以下)
白色未成熟谷物(总计 7.0% 或更少)

 另一种是对于不能到会场无法确认实物的会员,我们开始提供数据,通过使用谷物鉴别器拍照并分析图像来预先评估从卖家那里收到的米粒质量。

 基于图像处理技术建立了大米品质检测系统。利用直方图均衡化进行图像预处理,采用Canny算子检测边缘,通过与标准模板图像的比对,计算出待识别的大米图像与标准图像颜色、像素面积和纹理的差异性。结果表明,直方图均衡化有效增强了大米图像,图中的细节特征得以显现,Canny算子的边缘检测效果较好;黑米图像与标准图像的RGB距离最大;细长状的丝苗米和粘米与标准图像的像素面积差最大;各种米粒的纹理均有差异。实验结果与实际情况相符合,系统能够实现对大米外观品质的有效检测。 

筛选区分
糙米:3 区分(认定模式)、6 区分(标准模式)、
21 区分(详细模式)
精米:6 区分(标准模式)
筛选区分内容
糙米 21 区分:整粒、裂纹粒、划痕粒、乳白、心白、青色未成熟、 基
部未成熟、腹白、其他未成熟、青死米、白死米、全部染色、部分染
色、红米、发芽粒、芽腐烂粒、畸形、虫害、病害、碎粒、茶色米
精米 6 区分:正常粒、粉质粒、碎粒、受损粒、龟裂粒、异种谷粒(糯
米)
筛选粒种
6 种+残粒
筛选水准变更
自动调整、手动调整、记忆功能
(有分离各粒种 10 种的登录、调出机能)