烟叶表面视觉检测技术与应用研究
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【摘要】:目前,我国烟叶收购过程中的分级主要是依靠人工主观经验判断,存在主观性、不一致性、不确定性等问题。检级员通常按照国家42个等级划分烟叶级次,主要依据颜色、长度、成熟度、残伤、油分、气味、杂色程度和叶片结构,不能达到具体量化指标的分级,对烟叶的收购与质量保证不利。随着近年来计算机视觉高速发展,特别是机器视觉检测技术的应用范围越来越广,其具有检测速度快、可靠性高、无损检测等特点,本论文基于机器视觉技术对烟叶进行自动分级技术研究。本文从以下几个方面对烟叶分级技术进行了研究:(1)烟叶图像采集技术的研究根据烟叶特点与烟叶图像采集的技术要求,研制了烟叶图像的采集装置,满足操作方便、光照均匀度高、烟叶图像成像效果好等要求。(2)烟叶图像的预处理技术研究由于在检测分级过程中采用的特征较多,不同的特征提取方法需要选择不同的预处理方式。本文中涉及到图像的预处理主要包括图像的滤波、图像的分割和最大类间方差二值化法。经预处理后的图像为烟叶特征提取奠定了良好的基础。(3)基于色度空间烟叶特征的提取方法研究在RGB和HSV烟叶空间模型下提取烟叶的各个颜色特征,同时利用烟叶叶片结构提取烟叶的长度、宽度、长宽比和破损率等10个特征。主要采用最小距离分级方法对烟叶进行上中下部位的分类,然后利用颜色特征进行分组,最后运用特征矢量集进行等级划分。(4)烟叶分级算法的研究利用烟叶的颜色特征、形状特征、破损率等构建烟叶分级的特征矢量集,采用基于最小距离分类方法开发了烟叶自动分级的系统模型,实验验证方法的可行性。(5)烟叶分级系统的研制基于Visual Studio 2012软件平台,利用opencv2.4.4的机器视觉函数库,开发了基于C++语言的的烟叶自动分级程序,结合硬件结构研制了烟叶分级系统。
【关键词】:烟叶分级 颜色特征 烟叶破损率 形状特征 最小距离分级
【学位授予单位】:贵州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TS42;TP391.41
【目录】:
- 摘要4-6
- Abstract6-8
- 第一章 绪论8-14
- 1.1 研究目的与意义8-9
- 1.2 研究背景9-12
- 1.2.1 烟叶自动分级系统的国内外发展现状及发展趋势9-11
- 1.2.2 烟叶等级评判标准11-12
- 1.3 研究的主要内容12-13
- 1.4 研究方案与技术路线13-14
- 第二章 烟叶图像采集装置研制14-19
- 2.1 引言14
- 2.2 烟叶采集装置14-17
- 2.3 烟叶样本选取及图像采集17-18
- 2.4 本章小结18-19
- 第三章 烟叶图像处理预处理技术研究19-29
- 3.1 引言19
- 3.2 图像颜色空间模型19-21
- 3.3 图像的滤波21-22
- 3.4 形态学图像处理22-24
- 3.5 二值化处理24-27
- 3.6 图像的分割27-28
- 3.7 本章小结28-29
- 第四章 烟叶特征提取与分级算法研究29-53
- 4.1 烟叶颜色特征提取29-34
- 4.1.1 烟叶颜色特征提取算法29-31
- 4.1.2 烟叶颜色特征提取实验结果与分析31-34
- 4.2 烟叶形状特征提取34-43
- 4.2.1 烟叶长度特征34-37
- 4.2.2 烟叶宽度特征37-42
- 4.2.3 烟叶长宽比特征42-43
- 4.3 烟叶破损率提取43-47
- 4.3.1 破损率的定义与标准43
- 4.3.2 烟叶破损率的计算思路43-45
- 4.3.3 二值化图像连通域的标定45-47
- 4.3.4 实验结果与分析47
- 4.4 基于最小距离分级方法研究47-52
- 4.4.1 最小距离分类法47-49
- 4.4.2 基于最小距离分类方法的烟叶分级算法49-51
- 4.4.3 实验结果分析51-52
- 4.5 本章小结52-53
- 第五章 烟叶分级系统与实验53-58
- 5.1 引言53
- 5.2 烤烟烟叶分级软件系统设计53-55
- 5.3 烟叶分级系统与试验55-57
- 5.4 本章小结57-58
- 第六章 总结与展望58-61
- 6.1 研究总结58-59
- 6.2 展望59-61
- 致谢61-62
- 参考文献62-65
- 附录A 烟叶图像颜色特征提取65-71
- 附录B 烟叶长度和宽度特征提取程序71-98
- 附录C 最大连通域标定程序98-103
- 附录D 基于MFC的烟叶分级部分程序103-108
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