随着农业现代化和食品工业的不断发展，对黄豆品质进行高效、自动化检测的需求日益增加。本文提出了一种集成自适应阈值分割与分水岭算法的黄豆品质检测方法，并设计了一套基于 MATLAB GUIDE 的图形用户界面，实现对黄豆图像的自动预处理、分割、特征提取和质量评估。首先，针对不同拍摄条件下图像的光照和噪声干扰问题，对输入黄豆图像进行预处理，包括灰度转换、噪声滤波以及全局和局部自适应阈值二值化。接着，通过形态学处理（如开闭运算、面积滤波和孔洞填充）有效去除噪声，并增强豆粒目标区域。为了进一步解决豆粒重叠等复杂情况，本文分别采用了基于自适应阈值分割和分水岭分割的两种方法，对豆粒进行精细分割，其中分水岭算法通过距离变换与局部极小值提取实现了重叠区域的分离。
项目信息
编号：MCV-81
大小：16M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
随着农业现代化和食品工业的不断发展，对黄豆品质进行高效、自动化检测的需求日益增加。本文提出了一种集成自适应阈值分割与分水岭算法的黄豆品质检测方法，并设计了一套基于 MATLAB GUIDE 的图形用户界面，实现对黄豆图像的自动预处理、分割、特征提取和质量评估。首先，针对不同拍摄条件下图像的光照和噪声干扰问题，对输入黄豆图像进行预处理，包括灰度转换、噪声滤波以及全局和局部自适应阈值二值化。接着，通过形态学处理（如开闭运算、面积滤波和孔洞填充）有效去除噪声，并增强豆粒目标区域。为了进一步解决豆粒重叠等复杂情况，本文分别采用了基于自适应阈值分割和分水岭分割的两种方法，对豆粒进行精细分割，其中分水岭算法通过距离变换与局部极小值提取实现了重叠区域的分离。
在豆粒分割后，利用连通区域分析技术提取候选区域，并结合多特征判定策略进行质量评估。具体来说，本文从形状、颜色和纹理三个维度进行特征提取：形状特征通过计算区域的圆度和宽高比判断豆粒的几何对称性；颜色特征在 Lab 颜色空间中提取 a、b 通道的均值，以区分黄豆表面颜色差异；纹理特征则采用灰度共生矩阵提取对比度和能量信息，用以描述豆粒表面的细微结构。综合各项特征指标，系统自动将豆粒划分为优质豆与不合格豆，并在检测结果图像上以不同颜色标注。
为了验证方法的有效性，本文在多组实际采集的黄豆图像上进行了实验，对比分析了两种分割算法的性能。实验结果显示，无论是在单豆或重叠豆的检测场景下，该方法均能保持较高的准确率和鲁棒性；同时，通过图形用户界面直观展示的各处理阶段图像及颜色特征散点图，有效提高了系统的可操作性和实用性。
本研究不仅为黄豆品质的快速评估提供了一种可靠的技术手段，而且为其他粮食或农产品的自动检测和质量分级奠定了理论和实践基础。未来工作将进一步探讨基于深度学习的多特征融合方法，以期在更复杂的应用场景中实现更高的检测精度。
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运行效果
运行 main.m
（1）主界面
（2）粘连黄豆
（3）粘连黄豆
（4）粘连黄豆
（5）非粘连黄豆
（6）非粘连黄豆
远程部署
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– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
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