基于機器視覺的煙葉分級關鍵技術研究與實現(xiàn).pdf

1、煙葉的質量等級直接決定著卷煙的品質，我國煙葉分級標準按照煙葉成熟度、葉片結構、色度、長度等因素將其劃分42個等級。目前，在煙葉收購過程中，主要以人工分級為主，其存在主觀性強、評判標準不統(tǒng)一等不足，論文利用機器視覺檢測技術進行煙葉分級方法的研究,并研制出一套煙葉等級識別系統(tǒng)，為煙葉分級自動化的實現(xiàn)提供了基礎支撐。主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）研究了機器視覺檢測系統(tǒng)的光源、相機、鏡頭等硬件設備對圖像質量的影響，根據(jù)煙葉的物理特性和系統(tǒng)

2、的要求，選擇漫射正面照明方式自制了圖像采集燈箱，并搭建了一套可行的圖像采集系統(tǒng)。
　?。?）針對煙葉圖像采集過程中由于受到光照、電磁干擾等噪聲信號干擾，為了獲取真實高品質圖像，對煙葉圖像預處理進行了研究，通過試驗選用3×3鄰域窗口中值濾波和二階拉普拉斯算子進行聯(lián)合去噪。
　?。?）為了準確提取煙葉圖像的特征進行實時分析處理，采用了煙葉顏色特征和長度特征作為分級判別依據(jù)。在RGB和HSV兩種空間顏色模型下，分別選取樣本煙葉局部

3、區(qū)域圖像通過求均值和方差法提取了煙葉顏色特征參數(shù)值（R值、G值、B值、H值、S值、V值），進行顏色定量分析，建立了基于顏色特征等級標準庫。采用外接最小矩形法提取了煙葉長度特征的參數(shù)值d，建立了基于煙葉長度特征等級標準庫。
　?。?）根據(jù)煙葉分級員經(jīng)驗和視覺檢測技術要求，按照先分部位（上部煙葉、中部煙葉和下部煙葉）再分級的方法，提出了一種最大貼近度的模糊方法對煙葉進行分級。選取煙葉特征值R、G、B、H、V和長度d值，建立樣本煙葉標準