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基于圖像處理技術(shù)的大米外觀品質(zhì)檢測:以日本Kett RN-700為例

  • 發(fā)布日期:2025-07-04      瀏覽次數(shù):12
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      摘要

      大米的外觀品質(zhì)直接影響其市場價(jià)值和消費(fèi)者接受度,傳統(tǒng)人工分揀方法效率低且主觀性強(qiáng)。日本Kett公司推出的RN-700大米外觀品質(zhì)檢測儀采用高精度圖像處理技術(shù),可快速、客觀地檢測糙米和精米的外觀缺陷,如死米、碎粒、未成熟粒等,并支持多級分類模式,適用于加工廠、實(shí)驗(yàn)室及質(zhì)檢機(jī)構(gòu)。本文詳細(xì)介紹其技術(shù)原理、檢測項(xiàng)目及行業(yè)應(yīng)用價(jià)值。

      1. 引言

      大米是全球主要糧食作物之一,其外觀品質(zhì)(如完整度、色澤、雜質(zhì)含量)是分級和定價(jià)的重要依據(jù)。傳統(tǒng)檢測依賴人工目視分揀,存在效率低、重復(fù)性差等問題。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,基于圖像分析的自動(dòng)化檢測設(shè)備逐漸成為行業(yè)趨勢。日本Kett RN-700大米外觀品質(zhì)檢測儀結(jié)合高分辨率成像與智能算法,可實(shí)現(xiàn)對糙米和精米的快速精準(zhǔn)分選,提升質(zhì)檢效率與客觀性。

      2. 技術(shù)原理與系統(tǒng)構(gòu)成

      2.1 光學(xué)成像系統(tǒng)

      RN-700采用500萬像素CMOS傳感器,搭配RGB三色LED反射光源和10.4英寸LCD透射光源,通過雙光源協(xié)同工作,確保米粒表面(顏色、裂紋)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)(透明度、未成熟粒)的清晰成像。

      • 反射成像:檢測米粒表面顏色異常(如霉變、黃變)。

      • 透射成像:識(shí)別內(nèi)部缺陷(如死米、未成熟粒)。

      2.2 圖像處理算法

      設(shè)備內(nèi)置圖像分析引擎,可自動(dòng)計(jì)算每粒米的長度、寬度、面積,并依據(jù)預(yù)設(shè)閾值分類:

      • 糙米模式:3區(qū)分(快速篩選)、6區(qū)分(標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)檢)、21區(qū)分(科研級分析)。

      • 精米模式:6區(qū)分(常規(guī)分選)。

      3. 檢測項(xiàng)目與分類標(biāo)準(zhǔn)

      3.1 糙米檢測項(xiàng)目

      缺陷類型檢測標(biāo)準(zhǔn)
      上漿米(Chalky)胚乳不透明,透光率低,影響口感
      白色未成熟粒籽粒發(fā)育不全,呈蒼白或半透明狀
      死米(Dead kernel)無生命活性,透射光下呈暗色
      碎粒(Broken)長度<完整粒的3/4
      異物(Foreign matter)非米類雜質(zhì)(如砂石、稻殼)

      3.2 精米檢測項(xiàng)目

      缺陷類型檢測標(biāo)準(zhǔn)
      粉狀粒(Powdery)加工過程中破碎的細(xì)粉
      破損粒(Cracked)表面有明顯裂紋,但不斷裂
      有色粒(Discolored)霉變、黃變或污染導(dǎo)致的色澤異常

      4. 行業(yè)應(yīng)用價(jià)值

      4.1 加工環(huán)節(jié)優(yōu)化

      • 在線分選:40秒/1000粒的速度可集成至生產(chǎn)線,實(shí)時(shí)剔除瑕疵米。

      • 成本控制:減少人工分揀誤差,降低優(yōu)質(zhì)米的誤判率。

      4.2 科研與育種支持

      • 品種分析:通過21區(qū)分模式統(tǒng)計(jì)不同品種的粒型數(shù)據(jù)(如長寬比)。

      • 品質(zhì)改良:識(shí)別未成熟粒比例,優(yōu)化種植與收割時(shí)間。

      4.3 貿(mào)易與標(biāo)準(zhǔn)化

      • 出口質(zhì)檢:符合JAS、ISO等國際標(biāo)準(zhǔn),提升市場競爭力。

      • 數(shù)據(jù)溯源:檢測結(jié)果可打印或?qū)С觯║SB/SD卡),便于質(zhì)量追溯。

      5. 結(jié)論

      Kett RN-700通過高精度圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)了大米外觀品質(zhì)的自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化檢測,其多級分類模式和高效分析能力適用于加工、科研及貿(mào)易領(lǐng)域。未來,結(jié)合AI算法進(jìn)一步優(yōu)化分類精度,將成為糧食質(zhì)檢的重要發(fā)展方向。

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