1、　　目前，我國大米品質(zhì)的多數(shù)外觀指標(biāo)的檢測僅停留在肉眼觀測階段，缺乏客觀性和可重復(fù)性，致使堊白率、碎米率高，含有未熟粒、病斑粒和霉變粒的大米流向市場。這樣一來不僅嚴(yán)重地?fù)p害了消費者的健康和權(quán)益，同時降低了我國大米在國際市場上的競爭力。針對這一問題，本研究選取了長江米、圓江米和粳米三種常見的大米，應(yīng)用計算機(jī)視覺技術(shù)研發(fā)了一套基于Matlab的大米外觀品質(zhì)檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)采用可視化界面，具備人機(jī)交互功能，對反映大米外觀品質(zhì)的堊白度、黃粒米等性

2、狀參數(shù)進(jìn)行了識別。主要研究內(nèi)容如下：　　1.通過分析連接籽粒的曲率特征，提出了一種連接籽粒的分割方法，該方法不僅適用于分割大米籽粒，而且適用于分割一切連接的凸形輪廓圖像；　　2.通過分析大米堊白特征，提出了一種堊白檢測算法，檢測出大米圖像中的堊白區(qū)域、堊白米粒，并計算出圖像中的堊白度等參數(shù)；　　3.通過對比正常米粒與黃粒米的色度特征，根據(jù)HSI顏色模型，提出一種識別黃粒米的方法；　　4.計算了大米籽粒較為關(guān)鍵的8個形態(tài)參數(shù)：質(zhì)心

3、、面積、周長、圓形度、長軸和短軸、色度與飽和度，實驗證明依據(jù)這些參數(shù)可以有效地識別研究所選用的三個大米品種；　　5.通過研究大米的粒形特征，提出了基于BP網(wǎng)絡(luò)的大米分類算法。通過對比試驗，結(jié)構(gòu)為7-7-3的網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果較好。三個大米品種的識別準(zhǔn)確率均達(dá)95﹪；　　6.基于Matlab6.5開發(fā)了一套大米外觀品質(zhì)的計算機(jī)視覺檢測軟件。該軟件界面友好，功能較強(qiáng)，操作簡便，可實現(xiàn)大米圖像的預(yù)處理、連接分割、堊白檢測、黃粒米檢測以及大米品種