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1、煙草是一種重要的經(jīng)濟(jì)作物,是卷煙產(chǎn)品的基礎(chǔ),必需要有科學(xué)合理的煙葉質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和準(zhǔn)確的分級(jí)鑒定才能提高煙草產(chǎn)品的質(zhì)量。當(dāng)前烤煙煙葉被分為42個(gè)等級(jí),劃分依據(jù)有7個(gè)分級(jí)因素,包括葉片結(jié)構(gòu),成熟度,顏色,身份,油分,殘傷和長(zhǎng)度。這些分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的描述比較模糊。
目前,我國(guó)煙葉分級(jí)仍然是根據(jù)感官經(jīng)驗(yàn),沒有具體的量化指標(biāo),仍是依賴于受過特殊訓(xùn)練的分級(jí)專家的味覺和嗅覺等感官經(jīng)驗(yàn)。這種人工分級(jí)方法需要消耗相當(dāng)?shù)娜肆?,物力和?cái)力,并且分級(jí)結(jié)果往
2、往受諸多因素的影響。在實(shí)踐中,同一片煙葉,不同的專家可能做出不同的等級(jí)判定。這就會(huì)導(dǎo)致許多問題和矛盾。目前的分級(jí)方法是無法適應(yīng)現(xiàn)代社會(huì)工業(yè)化,現(xiàn)代化,自動(dòng)化和信息的要求。為了克服這些缺點(diǎn)和不足,越來越多的研究人員已經(jīng)開始研究智能分級(jí)方法。
計(jì)算機(jī)視覺是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支。它涉及計(jì)算機(jī),圖像處理,模式識(shí)別,人工智能,信號(hào)處理,光學(xué)等領(lǐng)域。所以我的論文是基于圖像處理的煙葉分級(jí)研究。本研究一共提取煙葉圖像的6個(gè)形狀特征:周長(zhǎng)、
3、面積、圓形度系數(shù)、長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比。由于HSI顏色模型與人眼視覺系統(tǒng)比較接近,本研究選用了HSI顏色模型。提取了煙葉的色調(diào)均值(H)、飽和度均值(S)和亮度均值(Ⅰ)和以及各自的方差δH、δS、δI等6個(gè)顏色特征變量。同時(shí)提取了煙葉紋理參數(shù):能量ENT,角二階矩ASM,對(duì)比度CON,相關(guān)性COR,一致性U,灰度平均值,灰度均方差等。然后通過比較和分析,選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP反向傳播算法,建立了煙葉分級(jí)數(shù)學(xué)模型。文章最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果已充分
4、顯示了該方法的有效性和實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果,訓(xùn)練樣本均得到100%的識(shí)別率。所有的測(cè)試樣本的平均識(shí)別率超過84.76%,識(shí)別率最高為82.3%。相比于測(cè)定化學(xué)成分或者光譜的分級(jí),此方法是一種無損檢測(cè),且成本較低,在煙葉的實(shí)際收購(gòu)中有較強(qiáng)的實(shí)用性,相比于人工分級(jí),尤其是大規(guī)模的煙葉收購(gòu),可以明顯提高速度,分級(jí)結(jié)果更加客觀。
雖然本研究的取得了比較好的分級(jí)結(jié)果,但是由于研究時(shí)間和研究條件有限,研究中同時(shí)也存在著缺點(diǎn)和不足,更深入的
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