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稻米是一种重要的主食，是从100多个国家 /地区跨越1.63亿公顷土地的地区收获的，以满足全球约35亿人口的食物需求。实验结果表明，识别整个米饭的正确率超过95％。将借助彩色数码相机获取图像，并执行不同的操作，例如预处理，背景估计和RGB到二进制转换。第二步是构建用于系统培训的数据库。系统通过至少100张具有白色背景的大米的图像来训练。以形态特征，特征值和所有数据库图像的向量形式的数据将存储。分类和质量分析是通过将示例图像与数据库进行比较来完成的。手动质量分析耗时且昂贵。根据物理和化学特性，提出了用于质量分析质量分析的替代解决方案。物理特性包括大小，形状，粉笔，铣削程度，而化学特性则包括胶质化和温度。
使用机器学习的水稻谷物检测系统
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