密集化煙葉烘烤中圖像特征提取及應(yīng)用研究.pdf

1、在密集化煙葉烘烤過程中，烤煙工作人員實(shí)時(shí)觀察煙葉烘烤情況，根據(jù)煙葉狀態(tài)來調(diào)節(jié)烘烤條件。這種操作方式對操作人員的經(jīng)驗(yàn)、體力提出了較高要求且由于人的經(jīng)驗(yàn)等主觀影響，烘烤質(zhì)量不可避免地存在波動。因此，通過電子信息技術(shù)實(shí)時(shí)獲取煙葉烘烤狀態(tài)，以此自動反饋調(diào)控烤房溫濕度系統(tǒng)，有利于實(shí)現(xiàn)煙葉烘烤標(biāo)準(zhǔn)化，提升煙葉烘烤質(zhì)量。
　　本文實(shí)時(shí)采集煙葉烘烤圖像，提取煙葉圖像特征量，分析圖像特征量與煙葉物理狀態(tài)變化的關(guān)系，挖掘變化規(guī)律性強(qiáng)的特征量作為烘烤煙

2、葉的主要調(diào)控因素，建立煙葉烘烤系統(tǒng)對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)預(yù)測與自動調(diào)控烤房溫濕度。主要內(nèi)容有：
　?、偬岢隽嘶跓熑~圖像有效特征量提取的衡量煙葉烘烤狀態(tài)的方法。分析了密集化烘烤系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)，詳細(xì)討論了烘烤煙葉圖像的主要特點(diǎn)，采取圖像預(yù)處理技術(shù)去除干擾，提取烘烤煙葉的顏色特征和形態(tài)特征，分析和挖掘特征量的變化規(guī)律。試驗(yàn)結(jié)果表明煙葉在烘烤過程中紅色分量、綠色分量以及色調(diào)變化較為規(guī)律，能夠反映出煙葉的烘烤程度。

3、　　②提出了基于圖像煙筋特征量提取的高精度烘烤方法，解決烤煙定色期后煙葉顏色變化小、控制精度低的難題。在定色后期和干筋期，煙葉圖像顏色特征變化緩慢，基于此特征的控制精度難以滿足實(shí)時(shí)烘烤要求；而較為厚實(shí)的煙筋仍有較大的變化，有效提取煙筋及其特征量有利于解決此難題。對圖像進(jìn)行邊緣檢測，然后提取輪廓找出疑似煙筋區(qū)域；通過分析煙筋形態(tài)特征剔除掉非煙筋區(qū)域，分離出煙筋和提取煙筋特征。試驗(yàn)結(jié)果表明提取到的煙筋特征變化較為明顯，有利于烤房的自動化調(diào)控

4、。
　?、厶岢隽嘶谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的烤煙圖像特征來實(shí)時(shí)預(yù)測與自動調(diào)控烤房溫濕度的方法。建立煙葉烘烤人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，以煙葉特征量及烘烤過程中其它分量作為輸入，而需控制的烘烤參數(shù)為模型輸出，即烘烤溫濕度和需烤時(shí)間。通過基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的烤煙圖像特征預(yù)測調(diào)控烤房溫濕度的技術(shù)手段，提高了烘烤溫濕度和需烤時(shí)間的準(zhǔn)確度。
　　煙葉烘烤的試驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的利用烤煙圖像的特征結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與自動調(diào)控烤房溫濕度的方法，能夠達(dá)到實(shí)時(shí)