受历史原因的影响，对于稻米的生产一直致力于提高产量的研究上，但是在对稻米食 品品质方面的研究却是有所欠缺的。随着社会的发展和生活水平的不断提高，对稻米的品质要求也在不断的提高。为了提高稻米的品质，在稻米生产、加工、储藏和流通等环节中，需要及时对稻米的各项品质指标进行检测。大米外观品质检测系统对大米的品质可以进行有效的测定。

随着计算机软硬件技术、图像处理技术的迅速发展，它在农业上的应用研究有了很大进展，目前该项研究仍是国际农业工程领域中的热门课题。采用机器视觉技术对稻米的品质进行检测，不仅能够提高稻米品质的检测效率，而且能够克服主观因素的影响，降低检测误差，使得稻米品质的检测变得更加快速、客观和准确。

大米外观品质检测系统采 用机器视觉系统获取大米图像，再利用米粒图像的一维饱和度特征将米粒分成正常白米粒和异色米粒两大类，然后通过一个分类阈值同时检测出米粒中的各种异色米粒。由于扫描区域增长方法可以提高单个米粒的饱和度特征值，且正常白米粒和异色米粒的不同饱和度特征值可以优化分类阈值，因而在米粒群中可以准确检测出单 个异色米粒，且精度较高。试验结果表明，该方法对异色米粒检测的准确度为97．8%。