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人們生活水準提升致使關注的事情就變成了進入口中的食物等，其中在我們*喜愛常見的大米，因為種植范圍廣，所以管理起來比較麻煩，其品質的好壞會直接影響人們的身體健康程度。因此大米的品質檢測是保證大米安全的一個重要途徑，而在大米品質檢測其中一項重要的檢測項目就是大米外觀品質檢測，使用到的儀器就是大米外觀品質檢測系統。

隨著計算機軟硬件技術、圖像處理技術的迅速發展，它在農業上的應用研究有了很大進展，目前該項研究仍是國際農業工程領域中的熱門課題。采用機器視覺技術對稻米的品質進行檢測，不僅能夠提高稻米品質的檢測效率，而且能夠克服主觀因素的影響，降低檢測誤差，使得稻米品質的檢測變得更加快速、客觀和準確。

通過大米外觀品質檢測系統的分析發現，白米的有效判別是實現白度和白粒率檢測的基礎，本系統采用基于人工神經網絡的方法來判斷白米。神經網絡具有分布式存儲信息,并行處理,對信息的處理具有自組織、自學習的能力,從而放松了傳統圖像識別方法所需的約束條件,能夠實現較好的識別效果。本系統采用3層的BP網絡,輸入參數選擇白米大小和分形維數,分別代表了白區域灰度的累計和分布信息;輸出參數為0或1,分別代表標準米和白米。該裝置具有良好的擴展性,無需改動系統硬件,只要通過擴充系統軟件的方法,就可以增加大米其他外觀品質參數的檢測功能,如異品種粒、色澤。