一种基于图像识别的大米腰爆率实时检测方法及系统

本发明公开了一种基于图像识别的大米腰爆率实时检测方法及系统，涉及图像优化技术，用于改善大米内外因素关联程度导致的腰爆率变化引起检测不及时问题，包括获取大米图像样本，记录大米颗粒的腰爆区域并计算形态变化速率，采集大米图像样本中大米颗粒的表面裂纹密度和颗粒体积变化率评估大米颗粒损伤程度，利用大米颗粒的形态变化速率以及损伤程度生成标记检测时间间隔，根据检测时间间隔筛选大米图像样本，统计腰爆区域占比进行腰爆评级，当腰爆评级低时，采集大米存储环境的通风数据并分析通风波动，结合大米存储环境的通风波动以及腰爆区域形态变化速率评估内部应力分布，根据大米颗粒的内部应力分布选择不同的算法模型预测腰爆率变化趋势。