基于机器视觉的大米加工品质在线检测系统

◎ 程 科，黄文雄，谢 健，郭亚丽，周 娜，潘庆华，曹梅丽，郭亦凡，戴智华，王 彪，金刚强

（1.国粮武汉科学研究设计院有限公司，湖北 武汉 430079；2.武汉轻工大学，湖北 武汉 430023；3.衢州市库米赛诺粮食机械制造有限公司，浙江 衢州 324000）

稻谷加工成大米需经过清理、砻谷、碾米、白米整理和包装等工段，其中对大米外观品质影响最大的环节是碾米工段。为迎合消费者对大米口感和外观的需求，大米加工长期存在过度加工现象，而大米过度加工降低了出米率和整精米率，造成稻米资源的严重浪费。基于这种现状国家标准提倡大米适度加工，《大米》（GB/T 1354—2018）[1]将留皮度作为评价大米加工精度的重要评价指标，而碎米率是大米加工经济效益的重要评价指标，两者需达到最优的平衡，这种平衡一直靠有经验的加工人员凭经验控制。为适应大米加工自动化和智能化的快速发展，机器必须具有学习功能，能够根据大米的品质自我调控，因此大米外观品质的在线检测与控制技术尤为重要。

我国大米加工精度检验主要通过直接比较和染色这2种目测法进行判定，目测法由人工操作，效率低，且为静态离线检测，不能满足大米加工智能闭环控制的需求。近年来基于机器视觉和图像处理的大米外观品质的研究也快速发展起来，为大米的智能化加工提供了理论基础[2-7]。侯彩云等[7]采用日本研制的微切片三维图像处理系统对大米的品质特性进行研究。余泓慧[8]、王粤等[9]设计了基于机器视觉的大米外观品质参数检测装置，实现了对垩白粒率、黄粒米和粒型参数的检测。崔雯雯[10]开发了基于图像处理的大米检测系统实现了大米碎米粒和透明度以及淀粉含量的检测。郭亦凡[11]用图像处理的方法检测了动态状态下大米的碎米粒、垩白粒率和黄米粒。

这些研究只单纯地检测了大米的品质，或静态或动态，没有真正地进行在线检测和对碾米机进行控制。基于大米加工智能化的需求，研究了基于图像处理的大米加工品质在线检测系统，对大米碎米粒率和留皮度进行在线检测，实时控制碾米的加工工艺参数，对碾米工艺进行单机或机组的实时调控，实时精准地控制大米的精工精度。

1 大米在线检测系统

1.1 大米在线检测的工作原理

大米在线检测系统从碾米机出料口分流出少量的加工大米输送到大米品质检测系统中，进行图像采集和图像分析，对被加工大米的留皮度和碎米率进行计算。根据留皮度和碎米率的检测值与加工要求的留皮度和碎米率进行对比，然后去控制碾米机的转速、进料速度和出料速度，使得加工出来的大米的外观品质符合加工的标准。其控制原理如图1所示。

图1 基于大米加工工艺参数和品质检测的碾米机控制原理图

1.2 大米品质在线检测的硬件系统

在线检测系统的硬件系统由大米采样控制器、样品采集输送装置、光源、光电传感器、图像采集卡和显示器等构成。基于图像处理的大米品质检测系统在大米采样、图像采集及图像处理时，均需要耗费一定的时间，而从碾米机出料口出来的大米处于连续流出状态，所以采取间断采样的方式进行采样分析。大米采样控制器根据设置的时间间隔控制采集装置从出口分流出来的大米中采集大米样品输送到检测室，光电传感器收到信号启动图像采集装置进行图像采集，接着对图像进行相应的图像处理和计算，将处理出来的结果在显示器上同步显示出来，完成一次品质的采样分析，并将分析结果反馈给控制系统，由控制系统对碾米机的工艺参数进行调节。

1.3 大米在线检测的软件系统

大米品质在线检测的软件系统中采用Matlab作为图像处理软件。采集的大米样品图像数据经过图像预处理、二值化处理、图像分割、边缘检测及面积检测计算大米的碎米率。通过图像灰度化，通过灰度直方图设置阈值，计算大米的留皮度。

2 大米品质检测方法

2.1 大米碎米粒率的计算

根据《大米》（GB/T 1354—2018）大米检测标准，碎米为长度小于同批试样完整米粒平均长度3/4，留存在直径1.0 mm圆孔筛上的不完整米粒，碎米率为碎米占大米重量的百分率。大米在线检测系统将长度小于同批试样完整米粒平均长度3/4的米粒数占样品总数量的百分比定义为碎米粒率，作为碎米率的等效控制参数。

将采集到的大米试样的原图，如图2（a），图像进行二值化，如图2（b），然后对连接大米粒进行图像分割，如图2（c），通过轮廓追踪计算每一粒的像素数量值Pi。计算出试样中的米粒像素数量值排在前10的10粒米的像素数量的平均值P均。根据碎米的标准，将每一粒米的像素数量值与试样平均像素数量值进行比较，如果满足Pi＜0.75P均记为碎米，否则记为整粒米。

图2 大米试样图

2.2 大米留皮度的计算

根据国家标准GB/T 1354—2018，精碾大米为背沟基本无皮或有皮不成线，米坯和粒面皮层去净的占80%～90%，或留皮度在2.0%以下。适碾大米为背沟有皮，粒面皮层残留不超过1/5的占75%～85%，其中粳米、优质粳米中有胚的米粒在20%以下，或留皮度为2.0%～7.0%。留皮度为试样平放残留皮层米胚投影面积之和占试样投影面积的百分比。大米精度将留皮度作为评价指标比较方便大米基于图像的在线检测。

皮层和米胚的灰度值与去皮大米表面灰度值不同，根据灰度直方图对大米试样图像进行阈值分割，只保留皮层和米胚部分，将其灰度值设置为1，其余的灰度值设置为0。再通过轮廓追踪计算留皮部分的像素数量，与计算碎米粒率时计算的大米试样的总像素数量值作比，即得到留皮度的值。图3（a）、图3（b）和图3（c）分别为留皮度为1.8%、2.3%和7.2%时的样品检测图。

图3 不同留皮度的样品检测图

3 检测结果与分析

为验证在线检测系统的检测效果，将该检测系统连接在碾米机上采样6次，分别将采样的试样先用图像处理的方法进行计算分析，再将相同批次的试样进行人工测量，并人工测量的结果作为基准进行误差分析，其检测结果和误差分析如表1所示。检测结果显示碎米率的检测误差比较小，在±3.00%以内。留皮度的误差较大，在8.12%以内，这是因为经碾米机加工的大米，没有经过色选机，里面有垩白、发黄、发黑或者杂质，对留皮度的检测结果有影响。

表1 大米品质检测的图像检测和人工检测结果表（单位：%）

4 结论

（1）研究了基于大米外观品质的大米在线检测系统和碾米机控制系统，根据大米外观品质，对碾米机的加工工艺参数进行调控。

（2）开发了基于图像处理的大米外观品质检测系统，对大米的碎米粒率和留皮度进行计算。

（3）检测结果显示误差在8.5%以下，后期经过算法改进可以推广应用。