基于大米外觀品質分析系統對堊白米的快速測定

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(1.江南大學食品學院,江蘇無錫 214122; 2.江蘇省農墾農業發展股份有限公司,江蘇南京 210019)

大米是全球約50%人口的主糧,我國是世界上最大的大米生產國和消費國[1],根據中商產業研究院對大米行業研究報告的數據,我國在2016年的大米產量為144850千噸,占世界稻谷年總產量的30%,全球排名第一。大米質量安全關系到國人的生命健康,隨著社會的發展和生活水平提高,人們對大米的品質提出了更高的要求[2-3]。

米粒的外觀是衡量大米品質的重要因素[4],正常大米呈現透明狀,堊白是胚乳中含有的白色不透明部分,其不透明是由于淀粉粒排列疏松,顆粒間充氣,引起光折射所致[5]。稻米中堊白米的占有率是衡量稻米品質的重要性狀之一,并直接影響稻米的質量分級結果、外觀品質、商品流通和大米的加工品質[6-8]。堊白的有無、大小及堊白米率是水稻品種外觀品質最重要的性狀。堊白米率越低,堊白無或小的水稻品種,其米質越優。

傳統的檢測堊白米的方法是通過國家標準方法進行檢測的,檢測人員從試樣中挑揀出白色不透明的米粒即為堊白米[9]。依據國家標準對堊白米的檢測,其優點在于這種方法具有仲裁性、簡單、成本低、無損環保,但耗費人力、主觀性強、用時較長、效率低等缺點[10]。由于是人工肉眼觀察檢測,溫度、光線、操作人員情緒等因素,都會對檢測結果造成影響,從長遠看,這種方法難以滿足快速、客觀、高效的檢測要求。

伴隨著基于計算機的數字圖像處理技術的專業化以及計算機軟硬件成本的逐漸下降,對大米質量進行分析的計算機視覺技術應用已十分廣泛[11-14]。王正[15]通過迭代式閾值算法得到最優閾值,來分割大米的灰度圖像,得到大米堊白部分的位置和面積大小。王粵等[16]通過分析普通米與堊白米的不同直方圖分布,并對檢測出來的堊白米粒采用改進的最大類間方差法來進一步分析其堊白率、堊白度等信息。申聰等[17]通過圖像處理軟件提出了一種稻米堊白度測定特征值提取的新算法,利用圖像處理軟件和積分學的相關理論計算稻米米粒的面積和堊白區域的面積,進而計算稻米堊白度?；谟嬎銠C圖像處理技術對大米外觀品質進行檢測,具有快速高效、客觀性強、結果準確等優勢,可以避免人工方法的主觀影響,并能夠將檢測數據持久化,方便以后對檢測結果進行查詢、檢索[18]。本文以自制大米外觀品質分析系統裝置采集大米樣品圖像,并以國家標準方法對堊白米的檢測為基礎,結合計算機圖像處理技術,優化大米外觀品質分析系統對堊白米的最佳識別閾值,用于對大米實際樣品進行準確檢測。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

東北圓粒米、東北長粒米 東北圓粒米為粳米,米粒長度較短,東北長粒米為粳米,米粒長度較長,均購自當地超市。

實驗室自制的一種大米外觀品質分析系統 江南大學食品學院。

1.2 實驗方法

1.2.1 大米外觀品質分析系統 實驗室自制的一種大米外觀品質分析系統裝置如圖1所示,主要由計算機、掃描設備、背景板和整列裝置構成。其中計算機為Lenovo C560微型計算機,掃描設備為Lenovo M7206W多功能一體機,光學元件為CIS,光學分辨率為600×600 dpi,掃描設備與計算機連接;背景板為黑色硬紙板材質,放置在掃描設備的蓋板內側,使掃描出的大米圖像背景呈現黑色,減小圖像背景干擾;整列裝置為定制孔板和嵌合在孔板下方的掃描底板,孔板為定制孔板,原材料選擇了鋁板,大小為297 mm×210 mm,長圓孔數量為1085個;掃描底板為高透明度、低反光、性能接近光學的浮法玻璃,尺寸為長291 mm×寬209 mm×厚3 mm,并將玻璃板四個角用R=3 mm倒角磨好,讓其與孔板緊密貼合,便于米粒的分布和排列。

圖1 大米外觀品質分析系統裝置Fig.1 Rice appearance quality analysis system device注:a:計算機;b:掃描設備;c:背景板;d:整列裝置。

1.2.2 人工法檢測堊白米 參照GB/T 1354-2018《大米》,稱取一定量的大米樣品0～15 g,對大米樣品進行計數(試樣粒數n0);挑揀出試樣中的堊白米粒并進行計數(堊白米粒數n1)。堊白粒率(R)按式(1)計算,數值以百分數(%)計:

式(1)

式中:R:堊白粒率,%;n1:試樣中堊白米粒數;n0:試樣總米粒數。

將堊白米粒平放,正視觀察,逐粒目測堊白投影面積占完整米粒投影面積的百分率,并計算其平均值,即為堊白米粒堊白大小(WD)的數值(%)。堊白度(D)按式(2)計算,數值以百分數(%)計:

式(2)

式中:D:堊白度,%;WD:堊白大小,%;n1:試樣中堊白米粒數;n0:試樣總米粒數。

1.2.3 儀器法檢測堊白米 儀器法檢測堊白米即為采用實驗室自制大米外觀品質分析系統對大米樣品進行測定,主要包括圖像采集和圖像分析兩個部分執行。

1.2.3.1 圖像采集 首先將整列裝置按照定制孔板在上、掃描底板在下的順序嵌合,再稱取一定量的大米0～15 g放置在孔板上,并輕輕晃動整列裝置,使得大米顆粒均勻分散在各個孔洞中。然后將整列裝置輕放于掃描設備上,并移去上層孔板,合上設置有黑色背景材質的掃描設備蓋板,對大米進行圖像采集,并運行大米樣品處理程序,對指定圖像分析處理。

1.2.3.2 圖像分析 首先將采集的大米圖像轉換為灰度圖像,去除彩色信息;用中值濾波去除噪聲,處理模板大小5×5;顯示圖像的灰度直方圖,調節灰度圖像的亮度,控制圖像的像亮度值;使用閾值變換法把灰度圖像轉換成二值圖像;采用雙閾值法對大米圖像進行分割,選取背景閾值將背景與大米進行分離;堊白部分的灰度值要大于其他部分灰度值,選取堊白閾值將正常米和堊白米粒進行分離;構造結構元素,對圖像進行腐蝕膨脹;按照連通區域法進行大米區域統計、堊白區域統計,并輸出大米總數、堊白米數量、大米像素面積、堊白像素面積,用堊白米數量除以大米數量計算堊白粒率,堊白像素面積除以大米像素面積計算堊白度。

2 結果與分析

2.1 堊白米粒圖像分析結果

以東北圓粒米為樣品的大米圖像經過堊白米檢測程序處理結果如圖2所示,堊白檢測程序對一幅大米圖像分析處理平均時間為5 s,圖像分析計數快速;所得數量結果呈現在命令行窗口中,堊白米像素面積:73231,大米像素總面積:1857397,堊白度:3.9%,堊白米粒數量:50,大米顆?？倲?312,堊白粒率:16.0%;表明大米外觀品質分析系統對堊白米的檢測具有可行性。

圖2 堊白米粒圖像處理過程示意圖Fig.2 Schematic diagram of chalky rice image processing注:a:原圖;b:灰度圖;c:濾波圖;d:閾值分割去背景圖;e:去背景后二值化圖;f:閾值分割堊白區域;g:堊白區域二值化;h:連通區域統計;i:堊白區域統計;圖中(a)是原圖;(b)灰度圖是通過rgb2gray函數消除圖像色調和飽和度信息同時保留亮度實現將真彩色圖像轉換為灰度強度圖像所得;(c)中值濾波圖是通過medfilt2函數消除圖像噪聲,對脈沖噪聲有良好的濾除作用;(d)閾值分割去背景圖是通過imadjust函數調整灰度圖像的灰度范圍并調整亮度,將大米從背景中分割出來;(e)去背景后二值化圖是通過im2bw函數使用閾值變換法,將圖像轉換成二值圖像;(f)閾值分割堊白區域圖是通過imadjust函數調整圖像的像亮度值,將堊白部分從大米中分割出來;(g)堊白區域二值化是通過im2bw函數使用閾值變換法,將圖像轉換成二值圖像;(h)連通區域統計得到大米總數,(i)堊白區域統計得到堊白米數量。

2.2 確定檢測堊白米的閾值區間

堊白閾值是通過灰度值進行區分的,堊白部分的灰度值要大于其他部分灰度值。即以灰度值為堊白米的判別指標時,若米粒的灰度值大于設定堊白閾值,米粒被認為是堊白米;米粒的灰度值小于設定堊白閾值時,米粒被認為是正常米。為了能準確得出堊白米粒檢測結果,需要優化堊白檢測的閾值。

實驗選取5組梯度樣品,記為樣本1～5,使得米粒數分別為100、200、300、400、500顆。用人工法挑揀正常大米和堊白米,在正常大米中混入堊白米,使堊白粒率分別為100%、80%、60%、40%、20%、0%。每組不同梯度樣品分別平行三次。調試檢測程序閾值,在0.35、0.45、0.55、0.65、0.75、0.85、0.95這7個閾值進行測定,測定結果如圖3所示。由圖3可知,5組梯度樣品在不同閾值測定下的結果呈現下降趨勢。即隨著閾值的增大,灰度值越大,儀器檢測到的堊白顆粒數量越少。表明以灰度值作為堊白閾值具有可行性,呈現的下降趨勢便于確定具有唯一的閾值分割堊白米。

圖3 不同閾值下的堊白米顆粒數結果Fig.3 Number of chalky rice under different thresholds注:a:堊白粒率100%;b:堊白粒率80%;c:堊白粒率60%;d:堊白粒率40%;e:堊白粒率20%;f:堊白粒率0%。

用人工挑揀法得出樣品的實際堊白顆粒數值,并與大米外觀品質分析系統在不同閾值下檢測堊白米的顆粒數結果比較。實驗選取6組樣本,使得堊白米數量分別為50、100、150、200、250、300顆,用裝置系統采集圖像。由于堊白米的堊白位置在背白、心白、腹白處,圖像采集到的僅為米粒的單面圖像,為了減少實驗誤差,對每組樣本采集圖像平行三次。大米外觀品質分析系統不同閾值下測定堊白米數量結果與人工法測定結果如圖4所示。由圖4可知,當閾值在0.35～0.45之間時,大米外觀品質分析系統測定堊白米數量與人工法所得堊白米數量差值最小,表明檢測堊白米的最佳閾值在此區間。

圖4 儀器法與人工法測定堊白米結果Fig.4 Determination results of chalky rice by instrument and artificial method注:a:堊白米50顆;b:堊白米100顆;c:堊白米150顆;d:堊白米200顆;e:堊白米250顆;f:堊白米300顆。

為了縮小檢測堊白米的閾值區間,設定堊白檢測的閾值為0.35、0.40、0.45,實驗選取6組樣本,其中堊白米數量分別為50、100、150、200、250、300顆,用裝置系統采集圖像,實驗平行三次。儀器法測定堊白米數量結果與人工法測定結果如圖5所示。由圖5可知,大米外觀品質分析系統在不同閾值下測定堊白米數量與人工法測定結果具有顯著性差異,故需進一步縮小檢測堊白米的閾值區間;由圖5可知,在0.35閾值處儀器法與人工法測定結果差值比0.40、0.45閾值處測定結果差值大,可得縮小的閾值區間在0.40～0.45之間。

圖5 儀器法與人工法測定堊白米結果Fig.5 Determination results of chalky rice by instrument and artificial method注:a:堊白米50顆;b:堊白米100顆;c:堊白米150顆;d:堊白米200顆;e:堊白米250顆;f:堊白米300顆;圖中標注的不同字母表示組間差異顯著(P<0.05)。

2.3 確定檢測堊白米的最佳閾值

為了確定大米外觀品質分析系統測定堊白米的最佳閾值,實驗選取6組樣本,其中人工法測得堊白米數量分別為250、300、350、400、450、500顆。用裝置系統采集圖像,實驗平行三次。設定大米外觀品質分析系統檢測堊白的閾值為0.40、0.41、0.42、0.43、0.44、0.45,測得的堊白米數量結果與人工法測定結果進行比較,結果如圖6所示。由圖6可知,當閾值在0.42、0.43、0.44時,大米外觀品質分析系統測定堊白米結果與人工法測定結果差值較小,表明儀器法檢測堊白米的最佳閾值在0.42、0.43和0.44處。

圖6 儀器法與人工法測定堊白米結果Fig.6 Determination results of chalky rice by instrument and artificial method注:a:堊白米250顆;b:堊白米300顆;c:堊白米350顆;d:堊白米400顆;e:堊白米450顆;f:堊白米500顆;圖中標注的不同字母表示組間差異顯著(P<0.05)。

為進一步確定大米外觀品質分析系統測定堊白米的最佳閾值,實驗選取10組樣本,其中人工法測得堊白米數量分別為50、100、150、200、250、300、350、400、450、500顆。設定大米外觀品質分析系統檢測堊白米的閾值為0.42、0.43、0.44,測定堊白米數量,并與人工法檢測堊白米數量結果進行比較,結果如表1所示,設定檢測堊白米的閾值為0.42時,測定堊白米數量誤差較大,絕對誤差為16～36顆,相對誤差為4.8%～32.0%;設定檢測堊白米的閾值為0.43時,測定堊白米數量誤差較小,絕對誤差為-20～24顆,相對誤差為-5.3%～4.0%;設定檢測堊白米閾值為0.44時,測定堊白米數量誤差較大,絕對誤差為-41～-3顆,相對誤差為-9.1%～-3.0%。結果表明,大米外觀品質分析系統檢測堊白米的閾值設定在0.43處時,測定堊白米較為準確。

表1 不同閾值下儀器法與人工法測定堊白米誤差比較Table 1 Error comparisons between instrument and artificial method for measuring chalky rice under different thresholds

2.4 對大米樣品堊白米的檢測

調試自制大米外觀品質分析系統,并設定檢測程序測定堊白米時的閾值為0.43。將大米樣品進行分組,用大米外觀品質分析系統測定堊白粒率和堊白度,并將測定結果與人工法測定結果進行比較,結果如表2所示。結果表明,大米外觀品質分析系統與人工法測定堊白米數量絕對誤差大小不超過2顆,堊白粒率絕對誤差大小不超過0.32%,堊白度絕對誤差大小不超過0.25%。大米外觀品質分析系統對一幅大米圖像分析檢測平均時間為5 s,與人工法相比,大米外觀品質分析系統對堊白米識別更加快速準確,測定本批大米堊白度小于2%,這一結果符合GB/T 1354-2018《大米》對國家一級優質大米質量指標要求。

表2 大米外觀品質分析系統與人工法測定大米樣品結果Table 2 Determination results of rice samples by rice appearance quality analysis system and artificial method

3 結論

采用實驗室自制開發的一種大米外觀品質分析系統,包含整列裝置、背景板、掃描設備和計算機,結合圖像處理技術對大米堊白米進行快速準確的識別測定。大米外觀品質分析系統對一幅大米圖像分析檢測平均時間為5 s,圖像分析計數快速;并以國家標準方法對堊白米的檢測為基礎,優化了分析系統對大米樣品測定堊白米的最佳閾值為0.43,在此閾值下大米外觀品質分析系統與人工法測定堊白米數量絕對誤差大小不超過2顆,堊白粒率絕對誤差大小不超過0.32%,堊白度絕對誤差大小不超過0.25%,大米外觀品質分析系統對大米堊白米檢測準確,表明可用大米外觀品質分析系統代替人工法對堊白米進行檢測。本實驗方法對大米堊白米的檢測,解決了人工篩選方式主觀性強、分類準確率不高、效率低、誤差較大的問題,可在糧食收購過程中有效準確地執行。在下一步工作中,可采用本文的分析系統結合圖像處理技術,識別黃粒米、整精米等大米特征指標,對樣本同時分析出黃粒米率、整精米率等大米質量指標結果。