一种基于近红外光谱的大米品质检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于近红外光谱的大米品质检测方法，用于解决如何通过大米的种植区域、降雨量和土壤质量及生长周期获得大米的生长值，通过生长值的大小得到大米的品质；以及如何将大米放置在黑色的底布上，然后通过采集大米图像并对大米图像进行放大；获取得到大米所占像素格并与对比大米的像素格进行对比，然后通过在像素格上涂上三原色RGB，进而得到大米的轮廓差值，从而获得大米的品质的问题；包括以下步骤：S1：获取待检测大米的基本数据；通过生长值、长轴左侧、右侧轮廓差和淀粉含量计算得到待检测大米的品质值生长值越大，待检测大米的品质值越大，代表大米的品质越好。

A Rice Quality Detection Method Based on Near Infrared Spectroscopy

【技术实现步骤摘要】
一种基于近红外光谱的大米品质检测方法
本专利技术涉及大米品质检测领域，尤其涉及一种基于近红外光谱的大米品质检测方法。
技术介绍
大米是人类的主食之一，据现代营养学分析，大米含有蛋白质，脂肪，维生素A、E及多种矿物质。就品种而言，大米有梗米和糯米之分。大米中含淀粉75％左右，蛋白质7％-8％，脂肪1.3％-1.8％，并含有丰富的B族维生素等。粳米大米中的碳水化合物主要是淀粉，所含的蛋白质主要是米谷蛋白，其次是米胶蛋白和球蛋白，其蛋白质的生物价和氨基酸的构成比例都比小麦、大麦、小米、玉米等禾谷类作物高，消化率66.8％-83.1％，也是谷类蛋白质中较高的一种。现有的大米检测方法存在检测不能实现各项品质指标的精准检测，检测不全面的问题；在专利CN105954284A一种大米品质检测方法，虽然实现了对大米外观的检测，存在的问题；对大米的品质检测不全面，品质的准确性不高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于近红外光谱的大米品质检测方法。本专利技术所要解决的技术问题为：(1)如何通过大米的种植区域、降雨量和土壤质量及生长周期获得大米的生长值，通过生长值的大小得到大米品质的问题；(2)如何将大米放置在黑色的底布上，然后通过采集大米图像并对大米图像进行放大；获取得到大米所占像素格并与对比大米的像素格进行对比，然后通过在像素格上涂上三原色RGB，利用三原色的叠加原理，进而得到大米的轮廓差值，从而获得大米品质的问题；本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于近红外光谱的大米品质检测方法，包括以下步骤：S1：获取待检测大米的基本数据，基本数据包括大米的种植信息、生长信息和大米品种；大米的种植信息包括种植区域、降雨量和土壤质量；生长信息包括插秧时间和收割时间；S2：对待检测大米的基本数据进行统计并计算得到大米的生长值；S3：通过图像采集设备采集大米的形状图片，对大米的形状图片绘制封闭的大米轮廓曲线，并将其标记为待检测大米轮廓曲线；S4：匹配大米品种并获取该大米品种的对比轮廓曲线；将待检测大米轮廓曲线与对比轮廓曲线进行对比，获取得到长轴左侧、右侧轮廓差；S5：通过近红外光谱设备获取待检测大米的淀粉含量；S6：通过生长值、长轴左侧、右侧轮廓差和淀粉含量计算得到待检测大米的品质值。优选的，S2中所述的计算得到大米的生长值的具体计算步骤：SS1：将大米种植地划分为Ai个区域，i＝1、……、n，获取区域Ai的地理信息；地理信息包括纬度W1、昼夜温差均值W2和海拔高度G；SS2：将海拔高度G带入公式获取得到海拔影响值F(G)；其中，e为自然对数；SS3：利用公式获取得到区域值Qi,其中，a1、a2和a3均为预设比例系数；SS4：将插秧时间记为CTi,i＝1、……、n；收割时间记为STi,i＝1、……、n；通过天气监测站获取该区域Ai在CTi与STi时间范围内的降雨量并标记为YUi，i＝1、……、n；SS5：通过土壤监测仪监测该区域Ai的营养元素的含量记为YSi，,i＝1、……、n；营养元素包括氮、磷、钾、钙、镁、硫、铁、锰、铜、钼和硼；SS6：利用公式获取得到生长值SZi；其中ρ为修正因子，取值为3.13628；j1、j2和j3为预设比例系数；STi-CTi为生长周期；通过公式可得，区域值越大，生长值越大；生长周期越长，生长值越大；降雨量越多，生长值越大；营养元素的含量越多，生长值越大。优选的，S3所述的绘制封闭的大米轮廓曲线的具体步骤如下：步骤一：设定待检测大米记为Pi，i＝1、2、……、n；将待检测大米放置在黑色的底布上，并调整大米的位置使所有的待检测大米细长端指向一个方向且所有待检测大米的长轴平行；通过图像采集设备拍摄待检测大米的图片；步骤二：对拍摄的待检测大米图片放大使其由若干个像素格构成；步骤三：统计待检测大米Pi的图像所占像素格并记为fPiKmRm,其中Km为横向像素格的列数，Rm为纵向像素格的行数；m＝1、……、n步骤四：并对待检测大米Pi的边缘处的像素格的面积进行计算，即像素格内包含黑色和非黑色；并将包含黑色和非黑色的像素格记为边缘像素格；将没有黑色的像素格的面积记为D；边缘像素格内非黑色的面积比并记为bD；步骤五：以的像素格为圆心建立坐标系；对待检测大米Pi的图像所占像素格建立坐标；并以边缘像素格之间的依次连线构成封闭曲线形成待检测大米轮廓曲线，记为LPi，i＝1、2、……、n。优选的，S4中所述的获取得到长轴左侧、右侧轮廓差的具体步骤如下：步骤一：设定大米的品种记为Ei,i＝1、……、n；将所有大米品种对应的对比大米放置在黑色的底布上，并调整对比大米的位置使其与待检测大米方向一致，并进行拍摄图像，通过对拍摄图片放大形成像素格图片，统计对比大米所占像素格并将其记为对比像素格记为fEiKmRm；计算对比像素格的面积；以的像素格为圆心建立坐标系；对比大米的图像所占像素格建立坐标；对比像素格fEiKmRm内的边缘像素格之间的依次连线形成对比轮廓曲线；记为LEi，i＝1、2、……、n；步骤二：将所有品种的对比大米的对比轮廓曲线、坐标以及像素格构成数据库；步骤三：将待检测大米的品种与数据库内的所有品种进行匹配，匹配成功，则获取到对应的对比轮廓曲线LEi；步骤四：将待检测大米的待检测大米轮廓曲线LPi与对比轮廓曲线LEi；具体对比步骤如下：W1：将待检测大米的像素格fPiKmRm涂上三原色中的红色并记为REPi；将对比大米的像素格fEiKmRm涂上三原色中的绿色GREi；W2：将像素格像素格进行重合；同时待检测大米轮廓曲线LPi与对比轮廓曲线LEi的长轴进行重合；W3：根据三原色的叠加原理，得到待检测大米的像素格fPiKmRm与大米的像素格fEiKmRm重合的部分为黄色；W4：按照Rm由下至上依次获取每一行的非黄色的长度值；将位于长轴左侧的长度值记为Rmz；位于长轴右侧的长度值记为Rmy；W5：利用求和公式分别获取长轴左侧轮廓差和长轴右侧轮廓差优选的，S6中所述的得到待检测大米的品质值的具体计算步骤如下：步骤一：获取生长值、长轴左侧、右侧轮廓差和淀粉含量；设定待检测大米的淀粉含量记为HPi；步骤二：利用公式获取得到待检测大米的品质值PZpi；其中，d1、d2、d3和d4为预设比例固定值；通过公式可得，生长值越大，待检测大米的品质值越大，代表大米的品质越好；长轴左侧、右侧轮廓差越小，待检测大米的品质值越大；待检测大米的淀粉含量越大，待检测大米的品质值越大。本专利技术的有益效果：(1)本专利技术通过获取待检测大米的基本数据，通过对基本数据的处理得到大米的生长值，然后对待检测大米进行图像采集获取大米的轮廓曲线，再建立大米的对比轮廓曲线，两者的轮廓曲线进行对比获取到轮廓差；然后在通过近红外线光谱技术获取待检测大米的淀粉含量，通过生长值、长轴左侧、右侧轮廓差和淀粉含量计算得到待检测大米的品质值；(2)本专利技术通过将大米种植地划分为Ai个区域，获取区域Ai的地理信息；将海拔高度G带入公式获取得到海拔影响值F(G)；利用公式获取得到区域值Qi,通过天气监测站获取该区域Ai在CTi与STi时间范围内的降雨量，通过土壤监测仪监测该区域Ai的营养元素的含量记为YSi，利用公式获取得到生长值SZi，区域值越大，生长值越大；生长周期越长，生长值越大；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于近红外光谱的大米品质检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取待检测大米的基本数据；S2：对待检测大米的基本数据进行统计并计算得到大米的生长值；S3：通过图像采集设备采集大米的形状图片，对大米的形状图片绘制封闭的大米轮廓曲线；S4：匹配大米品种并获取该大米品种的对比轮廓曲线，获取得到长轴左侧、右侧轮廓差；S5：通过近红外光谱设备获取待检测大米的淀粉含量；S6：通过生长值、长轴左侧、右侧轮廓差和淀粉含量计算得到待检测大米的品质值。

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光谱的大米品质检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取待检测大米的基本数据；S2：对待检测大米的基本数据进行统计并计算得到大米的生长值；S3：通过图像采集设备采集大米的形状图片，对大米的形状图片绘制封闭的大米轮廓曲线；S4：匹配大米品种并获取该大米品种的对比轮廓曲线，获取得到长轴左侧、右侧轮廓差；S5：通过近红外光谱设备获取待检测大米的淀粉含量；S6：通过生长值、长轴左侧、右侧轮廓差和淀粉含量计算得到待检测大米的品质值。2.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱的大米品质检测方法，其特征在于，S2中所述的计算得到大米的生长值的具体计算步骤：SS1：将大米种植地划分为Ai个区域，i＝1、……、n，获取区域Ai的地理信息；地理信息包括纬度W1、昼夜温差均值W2和海拔高度G；SS2：将海拔高度G带入公式获取得到海拔影响值F(G)；其中，e为自然对数；SS3：利用公式获取得到区域值Qi,其中，a1、a2和a3均为预设比例系数；SS4：将插秧时间记为CTi,i＝1、……、n；收割时间记为STi,i＝1、……、n；通过天气监测站获取该区域Ai在CTi与STi时间范围内的降雨量并标记为YUi，i＝1、……、n；SS5：通过土壤监测仪监测该区域Ai的营养元素的含量记为YSi，,i＝1、……、n；营养元素包括氮、磷、钾、钙、镁、硫、铁、锰、铜、钼和硼；SS6：利用公式获取得到生长值SZi；其中ρ为修正因子，取值为3.13628；j1、j2和j3为预设比例系数；STi-CTi为生长周期；通过公式可得，区域值越大，生长值越大；生长周期越长，生长值越大；降雨量越多，生长值越大；营养元素的含量越多，生长值越大。3.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱的大米品质检测方法，其特征在于，S3所述的绘制封闭的大米轮廓曲线的具体步骤如下：步骤一：设定待检测大米记为Pi，i＝1、2、……、n；将待检测大米放置在黑色的底布上，并调整大米的位置使所有的待检测大米细长端指向一个方向且所有待检测大米的长轴平行；通过图像采集设备拍摄待检测大米的图片；步骤二：对拍摄的待检测大米图片放大使其由若干个像素格构成；步骤三：统计待检测大米Pi的图像所占像素格并记为fPiKmRm,其中Km为横向像素格的列数，Rm为纵向像素格的行数；m＝1、……、n步骤四：并对待检测大米Pi的边缘处的像素格的面积进行计算，即像素格内包含黑色和非黑色；并将包含黑色和非黑色的像素格记为边缘像素格...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈召桂，
申请(专利权)人：浙江五芳斋实业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33