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)：201

摘要

大米的外觀品質(zhì)直接影響其市場價值和消費者接受度，傳統(tǒng)人工分揀方法效率低且主觀性強。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、實驗室及質(zhì)檢機構(gòu)。本文詳細介紹其技術(shù)原理、檢測項目及行業(yè)應(yīng)用價值。

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。隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，基于圖像分析的自動化檢測設(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，可實現(xiàn)對糙米和精米的快速精準分選，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，可自動計算每粒米的長度、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（標準質(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. 檢測項目與分類標準

3.1 糙米檢測項目

缺陷類型	檢測標準
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 精米檢測項目

缺陷類型	檢測標準
粉狀粒（Powdery）	加工過程中破碎的細粉
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

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4. 行業(yè)應(yīng)用價值

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，實時剔除瑕疵米。

• 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)計不同品種的粒型數(shù)據(jù)（如長寬比）。

• 品質(zhì)改良：識別未成熟粒比例，優(yōu)化種植與收割時間。

4.3 貿(mào)易與標準化

• 出口質(zhì)檢：符合JAS、ISO等國際標準，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)，實現(xiàn)了大米外觀品質(zhì)的自動化、標準化檢測，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。