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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 谷物分級(jí)及碎米率半自動(dòng)檢測(cè)儀
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類(lèi)：
- 生命科學(xué)
- 大類(lèi)：
- 科技發(fā)明制作B類(lèi)
- 簡(jiǎn)介：
- 谷物分級(jí)及碎米率檢測(cè)儀采用方便的數(shù)字圖像處理技術(shù)研究谷物的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并用自制的gui用戶界面顯示數(shù)據(jù)大米等級(jí)和碎米率，整個(gè)過(guò)程通過(guò)一個(gè)獨(dú)立的檢測(cè)裝置即可實(shí)現(xiàn)，方便使用者操作。該儀器不僅顯著提高工作效率，而且為國(guó)內(nèi)關(guān)于大米分級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)制定提供準(zhǔn)確的源數(shù)據(jù)。
- 詳細(xì)介紹：
- 整個(gè)檢測(cè)儀分為計(jì)算機(jī)和自制取像裝置兩部分，其中取像裝置是規(guī)格為20cm*20cm*25cm的箱子，一部分為12V直流電源，另一部分為密閉空間，頂部四個(gè)頂角處各裝一個(gè)6v小燈泡，當(dāng)電源接通時(shí)，頂部四周的小燈泡發(fā)出均勻的光線照亮底部，底部供盛放樣品。 將待測(cè)的大米放到底部以獲得原始圖像。首先采用圖像類(lèi)型變化將RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，之后執(zhí)行二維中值濾波去除圖像噪音，再通過(guò)閾值分割方法將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，在二值圖像中標(biāo)記鏈接分量（形態(tài)學(xué)操作）；在圖像分析中，使用diameter函數(shù)獲得區(qū)域的直徑作為長(zhǎng)軸，中垂線為短軸，并計(jì)算出長(zhǎng)寬比（長(zhǎng)軸即為大米的長(zhǎng)，短軸即為大米的寬），再用regionprops函數(shù)得到區(qū)域的周長(zhǎng)和面積，整個(gè)實(shí)驗(yàn)在gui用戶界面中完成，界面最終顯示試樣大米中每粒樣品的長(zhǎng)，寬，周長(zhǎng)，面積，長(zhǎng)寬比數(shù)據(jù)以及大米所屬的級(jí)別，同時(shí)計(jì)算出試樣米粒的碎米率。在文件夾中存有灰度圖像和二值圖像，以及每一個(gè)試樣米粒的數(shù)據(jù)。根據(jù)國(guó)際食品法典委員會(huì)標(biāo)準(zhǔn)（CAC標(biāo)準(zhǔn)），判斷待測(cè)樣品的等級(jí)和碎米率。
作品專(zhuān)業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 發(fā)明目的：代替國(guó)內(nèi)獲取谷物基礎(chǔ)數(shù)據(jù)所采用繁瑣低效的人工測(cè)量方法，并為檢測(cè)工作提供實(shí)用高效的儀器。 基本思路：此項(xiàng)科技發(fā)明主要通過(guò)一個(gè)自制的獨(dú)立裝置（運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)）得到谷物的長(zhǎng)，寬，周長(zhǎng)，面積等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并由此鑒定大米的等級(jí)及碎米率，同時(shí)為其他科學(xué)研究及大米培育加工提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。 創(chuàng)新點(diǎn)：將利用數(shù)字圖像處理技術(shù)分析大米的方法通過(guò)實(shí)際裝置獨(dú)立體現(xiàn)出來(lái)；制作獨(dú)立的實(shí)用裝置檢測(cè)大米等級(jí)及碎米率。 技術(shù)關(guān)鍵：1.自制裝置需控制的變量，如亮度，距離等。2.裝置的科學(xué)性，即機(jī)器測(cè)量能否取代人工測(cè)量。 主要技術(shù)指標(biāo)：大米分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（見(jiàn)CODEX STAN 198-1995?——CODEX STANDARD FOR RICE）； t檢驗(yàn)參數(shù)： t29（0.05）=1.96。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 科學(xué)性：將成熟的數(shù)字圖像處理技術(shù)運(yùn)用到該檢測(cè)儀中，不僅快捷高效的完成檢測(cè)工作，而且檢測(cè)結(jié)果與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)方法所得結(jié)果無(wú)顯著性差異。 先進(jìn)性：目前對(duì)谷物數(shù)據(jù)獲取更多地采用手工測(cè)量方法，實(shí)驗(yàn)室階段運(yùn)用數(shù)字圖像處理有一些研究，如還有設(shè)計(jì)一種利用稻米輪廓的最小外接矩形 (MER,MinimumEnclosingRectangle)計(jì)算粒型的方法。上述陳述的方法目前僅限于實(shí)驗(yàn)室研究論證階段，并沒(méi)有市場(chǎng)化應(yīng)用。該檢測(cè)儀主要采用圖像類(lèi)型變換，二維中值濾波，形態(tài)學(xué)操作等技術(shù)，將研究理論應(yīng)用于實(shí)踐，研制出半自動(dòng)檢測(cè)儀，從獲取圖像到數(shù)據(jù)探索再到后續(xù)處理僅獨(dú)立包含取像裝置及計(jì)算機(jī)，再配有g(shù)ui界面即可實(shí)現(xiàn)在用戶界面上處理樣品，方便操作，從而顯著提高工作效率。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 2011年4月獲得校第四屆“挑戰(zhàn)杯”大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽科技制作B類(lèi)二等獎(jiǎng)
作品所處階段
- 該發(fā)明目前處于實(shí)驗(yàn)室階段。
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 無(wú)
作品可展示的形式
- 1.實(shí)物產(chǎn)品 2.現(xiàn)場(chǎng)演示
使用說(shuō)明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說(shuō)明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 使用說(shuō)明：首先將待測(cè)樣品放在檢測(cè)儀底部，然后通過(guò)頂部攝像頭拍照，在matlab中g(shù)ui界面處理原始圖像，最終界面顯示樣品的長(zhǎng)，寬，長(zhǎng)寬比，周長(zhǎng)，面積，樣品等級(jí)和碎米率等七項(xiàng)指標(biāo)。 技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：采用方便的數(shù)字圖像處理技術(shù)研究谷物的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并用自制的gui用戶界面顯示大米等級(jí)和碎米率等數(shù)據(jù)，整個(gè)過(guò)程通過(guò)一個(gè)獨(dú)立的檢測(cè)裝置即可實(shí)現(xiàn)，方便使用者操作。 推廣前景及經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)：經(jīng)調(diào)查研究，目前國(guó)內(nèi)對(duì)谷物的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)研究幾乎處于空白階段，手工測(cè)量為國(guó)內(nèi)研究人員的主要方法，而主要參數(shù)均來(lái)自國(guó)外的數(shù)據(jù)指標(biāo)。該檢測(cè)儀在保證準(zhǔn)確性的前提下，將檢測(cè)時(shí)間縮短了十余倍。未來(lái)裝置的市場(chǎng)化實(shí)現(xiàn)將一改以往測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí)的繁瑣步驟，顯著提高工作效率，并為國(guó)內(nèi)關(guān)于大米分級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)制定提供準(zhǔn)確的源數(shù)據(jù)，也可推廣于對(duì)其他谷物進(jìn)行粒型檢測(cè)，擴(kuò)大檢測(cè)儀的適用范圍。
同類(lèi)課題研究水平概述
- 目前在國(guó)內(nèi)暫無(wú)市場(chǎng)化的關(guān)于確定大米分級(jí)及碎米率的檢測(cè)裝置，只在實(shí)驗(yàn)室中有相關(guān)的研究理論。如計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在大米輪廓檢測(cè)上的應(yīng)用（包曉敏, 汪亞明, 黃振坌.2003）中使用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子及模板匹配法和快速模糊邊緣檢測(cè)法對(duì)大米輪廓進(jìn)行邊緣檢測(cè),并通過(guò)對(duì)大米圖像的分割實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了快速模糊邊緣檢測(cè)法最為有效；機(jī)器視覺(jué)在稻米粒型檢測(cè)中的應(yīng)用（陳建華, 姚青, 謝紹軍.2007）中采用開(kāi)運(yùn)算去除圖像中的噪聲,使用最小外接矩形方法計(jì)算稻米粒型；基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的大米外觀品質(zhì)檢測(cè)（孫明, 石慶蘭, 孫紅,2005）提出采用MATLAB軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)來(lái)構(gòu)造基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的大米外觀品質(zhì)檢測(cè)算法，在對(duì)不同的大米圖像處理的基礎(chǔ)上,完成了對(duì)大米的黃粒米、粒型等的測(cè)定。 上述方法基本都將matlab中數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用到谷物分析中，證明這一技術(shù)可行性在理論上已經(jīng)被論證，但還沒(méi)有具體成形的裝置與之對(duì)應(yīng)并應(yīng)用于實(shí)踐，即在合并前期獲取與后期處理方面沒(méi)有市場(chǎng)化的裝置。該檢測(cè)儀采用數(shù)字圖像處理技術(shù)，自編程序，自制儀器，高效快捷地完成大米后續(xù)處理工作，有助于推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。
