基于图像处理的玉米霉变比例检测与储运品质的同步预测OA

针对“北粮南运”过程中玉米品质劣变快,亟需兼具霉变比例快速识别与品质指标预测能力的无损评估方法,该研究提出一种基于图像处理的玉米霉变比例检测与储运品质同步预测方法。以梯度霉变比例(0~12%)的玉米为对象,模拟水路与陆路典型运输环境的温湿度条件,系统测定储运后玉米的水分含量、脂肪酸值及电导率等关键品质指标;同时,基于智能手机采集的玉米图像,利用图像处理技术,结合深度学习与统计建模,同步实现霉变比例检测与品质指标预测。结果表明:水路高湿环境显著加速玉米籽粒品质劣变(P<0.05),其水分含量在霉变比例达2%时即超过国家储藏标准(14%),而陆路样本水分维持在12.207%~12.772%;随着玉米霉变比例增加至12%,其脂肪酸值与电导率在水路条件下分别上升57.070%与38.357%,均高于陆路(29.035%与27.714%);采用Vision Transformer(ViT)模型实现了霉变籽粒的高精度识别(准确率99.00%),玉米霉变比例预测的平均绝对误差(MAE)仅为0.52%;进一步基于图像特征提取与筛选构建多元线性回归模型,水路样本玉米水分含量、脂肪酸值和电导率预测模型的决定系数(R^(2))分别为0.859、0.955和0.942,陆路样本玉米脂肪酸值和电导率预测模型的R^(2)达0.930与0.937,表明该研究方法能准确预测玉米储运品质。本研究不仅探究了不同储运环境下霉变玉米的品质劣变规律,更提供了一种低成本、易操作的玉米质量无损检测技术路径,为粮食流通过程中的质量安全动态监控与风险预警提供了有效工具。