基于分形维数的垩白米检测系统

垩白是衡量稻米品质得重要性状之一,直接影响稻米的外观品质和商品流通。目前,关于稻米垩白参数一般还采取人工目测的检测方法,主观随意性大,不仅缺乏客观性和可重复性,而且操作也耗时费力。近几年,利用计算机视觉来进行稻米垩白参数测量大大提高了参数的准确率,提高了效率。在关于计算机视觉的稻米垩白检测的已有文献表明,垩白参数的计算一般是根据稻米垩白区域的灰度值与籽粒区域存在差异,设定它们的灰度阈值来分离垩白区域,从而可以计算出垩白大小,并判断它是否是垩白米。然而基于垩白大小的检测方法,识别准确率较低。因为它只能得到垩白区域的累积信息,而不能得到分布信息。因此,本文提出一种基于分形维数的垩白米检测方法,把垩白区域在稻米籽粒表面的分布在统计意义上看成一个分形结构,用分形维数大小来描述它的复杂度,结果表明可以提高垩白米检测的准确率。