大豆外觀品質與內部品質檢測技術的研究.pdf

1、大豆是黑龍江省絕大多數(shù)農民心中分量極重的主栽作物，是近幾年農民增收的現(xiàn)實選擇，據(jù)統(tǒng)計播種面積已達6000萬畝，占全國的40％，產量更達全國的50％。隨著人們生活水平的提高，糧食供求的主要矛盾己從數(shù)量的不充足轉為質量的不理想。以稻米為例，我國的產量近2億噸，居世界第一位，但由于品質差，導致銷量低，積壓嚴重。我省大豆出口量也呈下降趨勢，其中一個重要的原因就是谷物品質檢測技術落后，使出口谷物混等混級，良莠不齊，在國際市場上缺乏競爭力。由此可見

2、，提高我國糧食質量、增強農產品國際競爭能力已是當務之急。 利用機器視覺技術和近紅外分析技術進行谷物的外觀品質檢測和內部品質檢測研究，對提高我國糧食的市場競爭力和指導育種工作都具有重要意義，特別是在我國加入WTO后，研究工作顯得更加重要。在這樣的背景下，本文以產自黑龍江省的大豆為樣品，利用機器視覺技術進行了大豆的外觀品質檢測，利用近紅外分析技術進行了大豆脂肪酸含量的檢測。主要研究內容如下： (1)對圖像基礎處理算法進行了研

3、究，分析了適用于大豆外觀品質檢測的圖像處理算法。 (2)研究了靜態(tài)情況下的外觀品質檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了大豆灰斑病的檢測。該系統(tǒng)在采集圖像時允許籽粒相連，降低了硬件加工成本，方便了用戶的使用。 (3)對于大量粘連大豆籽粒圖像的分割問題，提出基于數(shù)學形態(tài)學的濾波算法和改進的分水嶺分割．算法，使該問題得到了解決，為后續(xù)處理工作奠定了基礎。 (4)利用瑞典波通公司生產的8620型近紅外儀獲取了來自黑龍江省生產的25分大豆樣品

4、的光譜數(shù)據(jù)。 (5)利用常規(guī)的化學分析方法測得了所收集的25份大豆樣品的五種脂肪酸的含量。 (6)對不同光譜預處理與數(shù)學處理對建立定標方程的影響做了初步探討后，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為主要技術手段建立了大豆脂肪酸含量預測的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對粉末樣品建立定標模型，并用未參與定標的一組樣品作為檢驗集對模型進行檢驗，經(jīng)過大量的檢測實驗，并參照國內外眾多資料，總結了檢測誤差的原因，根據(jù)實驗情況總結了降低檢測誤差的方法以及在實驗中應該注意的