基于多特征模糊识别的烟叶品质分级算法

发布时间：2024-05-18 19:26

　　烟叶品质等级大多是由人工通过触摸手感及视觉感官主观地进行判断。以烟叶为研究对象,设计了一种基于机器视觉的烟叶自动分级系统。首先通过机器视觉采集B2F、B3F、C2F、C3F、X2F、X3F各等级烟叶图像,再将图像进行中值滤波法预处理。提取烟叶的长度、长宽比、圆形度、纹理等几何特征;提取烟叶RGB(red,green,blue)颜色空间及HSV(hue,saturation,value)颜色空间各通道的颜色特征。利用多特征模糊识别方法进行烟叶自动分级,选用Matlab平台进行编程运行,得到烟叶各项特征值数据及分级结果。系统验证试验表明,分级正确率可达到烟叶分级标准。

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 研究对象及图像处理算法
    1.1 研究对象
    1.2 图像的预处理
        1.2.1 中值滤波法
        1.2.2 自适应滤波法
    1.3 烟叶形态特征及颜色特征的提取
        1.3.1 烟叶长度、宽度和长宽比的提取
        1.3.2 烟叶周长、面积和圆形度的提取
        1.3.3 烟叶的纹理特征提取
    1.4 烟叶颜色特征的提取
        1.4.1 RGB通道
        1.4.2 HSV通道
2 基于模糊识别的烟叶分级系统
    2.1 模糊模式识别算法
        2.1.1 贴近度
        2.1.2 择近原则识别法
    2.2 基于模糊识别算法的烟叶分级试验
        2.2.1 建立等级标准库及各参数权重的确定
        2.2.2 标准库数据、待测样本数据归一化处理
        2.2.3 根据待测样本与标准库各标准的格贴近度,将他们归类
3 结果与分析
4 结论



本文编号：3977246