小麦品质分级数字化无损检测方法研究

作者：刘光宗; 曹成茂^*; 张金炎; 周润东; 李文宝

来源：安徽农业大学学报, 2020, 47(04): 655-663.

DOI：10.13610/j.cnki.1672-352x.20200907.001

• 小麦品质
• 数字化
• 机器视觉
• 含水率
• 容重

为解决小麦品质分级数字化检测的问题,通过对小麦的含水率、容重、杂质、不完善粒4个方面的检测建立小麦品质分级检测方法。分别设计了电容式传感器对小麦进行含水率检测,建立含水率检测数学模型,验证含水率检测最大误差范围为±0.4%。利用称重传感器测定小麦定容下的重量,标定容重参数,建立容重检测数学模型,验证误差范围±4 g·L-1。基于机器视觉对小麦不同形态杂质进行分类识别,构建SVM算法分类模型,鉴别不完善粒、各类杂质,其评价参数准确率、精准率、召回率、F1-Score数值分别达到96.5%、96.0%、96.4%、96.2%。通过对比验证表明,小麦含水率、容重、杂质、不完善籽粒四个方面的检测最大误差分别为±0.4%,±4 g·L-1,±0.15%,±0.06%,误差范围在合理区间,可以准确快速对小麦品质实现分级判定,为小麦品质分级判定提供了新的技术和方法。

• 单位
  安徽农业大学; 安徽电气工程职业技术学院