基于圖像處理技術的大米外觀品質檢測：以日本Kett RN-700為例

發布日期：2025-07-04      瀏覽次數：255

摘要

大米的外觀品質直接影響其市場價值和消費者接受度，傳統人工分揀方法效率低且主觀性強。日本Kett公司推出的RN-700大米外觀品質檢測儀采用高精度圖像處理技術，可快速、客觀地檢測糙米和精米的外觀缺陷，如死米、碎粒、未成熟粒等，并支持多級分類模式，適用于加工廠、實驗室及質檢機構。本文詳細介紹其技術原理、檢測項目及行業應用價值。

1. 引言

大米是全球主要糧食作物之一，其外觀品質（如完整度、色澤、雜質含量）是分級和定價的重要依據。傳統檢測依賴人工目視分揀，存在效率低、重復性差等問題。隨著計算機視覺技術的發展，基于圖像分析的自動化檢測設備逐漸成為行業趨勢。日本Kett RN-700大米外觀品質檢測儀結合高分辨率成像與智能算法，可實現對糙米和精米的快速精準分選，提升質檢效率與客觀性。

2. 技術原理與系統構成

2.1 光學成像系統

RN-700采用500萬像素CMOS傳感器，搭配RGB三色LED反射光源和10.4英寸LCD透射光源，通過雙光源協同工作，確保米粒表面（顏色、裂紋）和內部結構（透明度、未成熟粒）的清晰成像。

• 反射成像：檢測米粒表面顏色異常（如霉變、黃變）。

• 透射成像：識別內部缺陷（如死米、未成熟粒）。

2.2 圖像處理算法

設備內置圖像分析引擎，可自動計算每粒米的長度、寬度、面積，并依據預設閾值分類：

• 糙米模式：3區分（快速篩選）、6區分（標準質檢）、21區分（科研級分析）。

• 精米模式：6區分（常規分選）。

3. 檢測項目與分類標準

3.1 糙米檢測項目

缺陷類型	檢測標準
上漿米（Chalky）	胚乳不透明，透光率低，影響口感
白色未成熟粒	籽粒發育不全，呈蒼白或半透明狀
死米（Dead kernel）	無生命活性，透射光下呈暗色
碎粒（Broken）	長度＜完整粒的3/4
異物（Foreign matter）	非米類雜質（如砂石、稻殼）

3.2 精米檢測項目

缺陷類型	檢測標準
粉狀粒（Powdery）	加工過程中破碎的細粉
破損粒（Cracked）	表面有明顯裂紋，但不斷裂
有色粒（Discolored）	霉變、黃變或污染導致的色澤異常

---

4. 行業應用價值

4.1 加工環節優化

• 在線分選：40秒/1000粒的速度可集成至生產線，實時剔除瑕疵米。

• 成本控制：減少人工分揀誤差，降低優質米的誤判率。

4.2 科研與育種支持

• 品種分析：通過21區分模式統計不同品種的粒型數據（如長寬比）。

• 品質改良：識別未成熟粒比例，優化種植與收割時間。

4.3 貿易與標準化

• 出口質檢：符合JAS、ISO等國際標準，提升市場競爭力。

• 數據溯源：檢測結果可打印或導出（USB/SD卡），便于質量追溯。

5. 結論

Kett RN-700通過高精度圖像處理技術，實現了大米外觀品質的自動化、標準化檢測，其多級分類模式和高效分析能力適用于加工、科研及貿易領域。未來，結合AI算法進一步優化分類精度，將成為糧食質檢的重要發展方向。