论文摘要
针对送烤前对烟叶分级的非重视度和非客观性等问题,提出基于机器视觉技术的烟叶图像检测分类方法对烟叶编烟送烤前进行成熟度划分,设计全自动化的鲜烟叶检测分级装置。该系统的机械结构由自动上样抓取烟叶机构、烟叶输送台、检测机构,分拣机构等4个部分组成。自动上样的烟叶在传送带上被CCD检测并进行图像处理。首先采用邻域平均和中值滤波组合的方法对图像的噪点进行区域去噪处理;使用最小误差阈值分割方法分离背景和烟叶,然后增强图像信号,提取感性区域的颜色信息。采用烟叶的4个特征信息(RGB颜色值和色调H值)来表征烟叶的级别特性。通过装置自主学习建立样本库,然后参考学习的样本库对未知样品进行检测分级。实验结果表明,根据烟叶色泽的不同,相邻类型之间的色泽差异越大,分类准确度越高。检测分类的平均速度在2～3 s/片,满足现场即时检测要求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵树弥,张龙,徐大勇,堵劲松,李志刚,孙淼,刘勇
关键词: 鲜烟叶,机器视觉,图像处理,分级装置,自动化检测
来源: 中国农学通报 2019年16期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所,郑州烟草研究院烟草行业烟草工艺重点实验室
基金: 国家烟草专卖局标准制修订项目“部分重点品种烟叶初考,复烤,醇化系统化加工工艺规范”(2016ab014)
分类号: TS43;TP391.41
页码: 133-140
总页数: 8
文件大小: 2150K
下载量: 243
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