本发明涉及一种谷类品质检测技术，尤其是涉及一种测定谷类加工精度的方法。
背景技术：
谷类加工精度是指米粒背沟和粒面的留皮程度，即糙米皮层被碾去的程度。加工精度是影响谷类外观质量重要指标之一，加工精度越高，米粒表面残留糠皮量就越少，胚乳表面光洁度就越高，口感就越好，其外观品质就越好。在谷类生产加工时往往是凭借人工目视的方法来判断加工精度高低，主观随意性很大。目前在我国谷类加工精度测定的国标方法是染色法，操作繁琐、检测速度缓慢，且受人为主观因素影响较多，难以做到客观评价，对谷类的加工、定级、收购等十分不利。粮食谷物的图像特性可以反映粮食谷物内在品质，近年来国内外农产品品质检测领域已开始运用计算机图像处理技术，取得良好效果。利用粮食谷物的图像信息实现其品质测定的方法具有快速准确、客观公正、无污染无损害等优点，不仅能提高粮食谷物流通效率，而且产品质量也可以得到有效保证。因此利用计算机图像处理技术实现谷类加工精度的测定具有广阔的应用前景。
技术实现要素：
本发明的目的就在于提供一种快速准确、客观公正的测定谷类加工精度的方法。
本发明的目的可通过以下措施来实现：
本发明所述测定方法是利用计算机图像处理技术获得谷类图像糠皮区域和籽粒区域信息，分别进行糠皮区域和籽粒区域的图像识别分割与提取，根据糠皮区域占籽粒区域的百分比值实现谷类加工精度的测定。
本发明所述测定方法包括进样系统、图像采集系统和图像分析处理系统。本发明中的进样系统为输送带和托盘中的任一种。图像采集系统包括箱体、光源和图像获取装置。箱体为内壁漫反射的暗箱箱体。光源为发光二极管或其他光源。图像获取装置采用电荷藕合器件ccd、cmos图像传感器、数码照相机、数码摄像机、光敏传感器cis、自扫描光电二极管列阵spd或电荷注入器件cid中任一种。图像分析处理系统包括计算机或单片机以及相应的分析处理程序。该分析处理程序包括：
第一步骤：读取原始谷类图像；
第二步骤：进行谷类图像预处理；
第三步骤：进行谷类图像分析；
第四步骤：提取谷类糠皮区域特征值；
第五步骤：提取谷类籽粒区域特征值；
第六步骤：利用谷类糠皮区域特征值进行图像识别分割，获取糠皮区域；
第七步骤：利用谷类籽粒区域特征值进行图像识别分割，获取籽粒区域；
第八步骤：提取谷类糠皮区域图像像素值；
第九步骤：提取谷类籽粒区域图像像素值；
第十步骤：计算谷类糠皮区域占籽粒区域的百分比值；
第十一步骤：输出谷类加工精度。
该分析处理程序可采用c、c++、matlab、vb、delphi、pascal等各种程序语言。
谷类单层平铺经进样系统进入图像采集系统，由图像获取装置捕获谷类籽粒图像，谷类籽粒图像经图像分析处理系统处理识别计算出谷类加工精度。
本发明是利用谷类籽粒的图像信息特征对加工精度进行检测，测定结果客观、简便、快捷，自动化。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明分析处理程序的程序流程图；
图3是本发明系统衔接方式。
具体实施方式
本发明以下结合附图和实施例作以详细的描述：
实施例1：如图所示，谷类样品清理除杂后，单层平铺由输送带进样，进入图像采集系统，样品反射图像由图像获取装置捕捉获取，谷类样品图像输入计算机，利用图像分析处理系统通过分析处理程序对图像进行处理，实现谷类加工精度的在线测定。
实施例2：如图所示，谷类样品清理除杂后，由人工将粮食谷物进行单层平铺至托盘，进入图像采集系统，样品反射图像由图像获取装置捕捉获取，谷类样品图像输入计算机，利用图像分析处理系统通过分析处理程序对图像进行处理，实现谷类加工精度的静态测定。
本发明的保护范围不限于上述的实施例，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变形而不脱离本发明的范围和精神。倘若这些改动和变形属于本发明权利要求及其等同技术的范围，则本发明的意图也包含这些改动和变形在内。