本文關(guān)鍵詞：煙葉表面視覺檢測技術(shù)與應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前,我國煙葉收購過程中的分級主要是依靠人工主觀經(jīng)驗判斷,存在主觀性、不一致性、不確定性等問題。檢級員通常按照國家42個等級劃分煙葉級次,主要依據(jù)顏色、長度、成熟度、殘傷、油分、氣味、雜色程度和葉片結(jié)構(gòu),不能達(dá)到具體量化指標(biāo)的分級,對煙葉的收購與質(zhì)量保證不利。隨著近年來計算機視覺高速發(fā)展,特別是機器視覺檢測技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣,其具有檢測速度快、可靠性高、無損檢測等特點,本論文基于機器視覺技術(shù)對煙葉進(jìn)行自動分級技術(shù)研究。本文從以下幾個方面對煙葉分級技術(shù)進(jìn)行了研究:(1)煙葉圖像采集技術(shù)的研究根據(jù)煙葉特點與煙葉圖像采集的技術(shù)要求,研制了煙葉圖像的采集裝置,滿足操作方便、光照均勻度高、煙葉圖像成像效果好等要求。(2)煙葉圖像的預(yù)處理技術(shù)研究由于在檢測分級過程中采用的特征較多,不同的特征提取方法需要選擇不同的預(yù)處理方式。本文中涉及到圖像的預(yù)處理主要包括圖像的濾波、圖像的分割和最大類間方差二值化法。經(jīng)預(yù)處理后的圖像為煙葉特征提取奠定了良好的基礎(chǔ)。(3)基于色度空間煙葉特征的提取方法研究在RGB和HSV煙葉空間模型下提取煙葉的各個顏色特征,同時利用煙葉葉片結(jié)構(gòu)提取煙葉的長度、寬度、長寬比和破損率等10個特征。主要采用最小距離分級方法對煙葉進(jìn)行上中下部位的分類,然后利用顏色特征進(jìn)行分組,最后運用特征矢量集進(jìn)行等級劃分。(4)煙葉分級算法的研究利用煙葉的顏色特征、形狀特征、破損率等構(gòu)建煙葉分級的特征矢量集,采用基于最小距離分類方法開發(fā)了煙葉自動分級的系統(tǒng)模型,實驗驗證方法的可行性。(5)煙葉分級系統(tǒng)的研制基于Visual Studio 2012軟件平臺,利用opencv2.4.4的機器視覺函數(shù)庫,開發(fā)了基于C++語言的的煙葉自動分級程序,結(jié)合硬件結(jié)構(gòu)研制了煙葉分級系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：煙葉分級 顏色特征 煙葉破損率 形狀特征 最小距離分級
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS42;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究目的與意義8-9
• 1.2 研究背景9-12
• 1.2.1 煙葉自動分級系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢9-11
• 1.2.2 煙葉等級評判標(biāo)準(zhǔn)11-12
• 1.3 研究的主要內(nèi)容12-13
• 1.4 研究方案與技術(shù)路線13-14
• 第二章 煙葉圖像采集裝置研制14-19
• 2.1 引言14
• 2.2 煙葉采集裝置14-17
• 2.3 煙葉樣本選取及圖像采集17-18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第三章 煙葉圖像處理預(yù)處理技術(shù)研究19-29
• 3.1 引言19
• 3.2 圖像顏色空間模型19-21
• 3.3 圖像的濾波21-22
• 3.4 形態(tài)學(xué)圖像處理22-24
• 3.5 二值化處理24-27
• 3.6 圖像的分割27-28
• 3.7 本章小結(jié)28-29
• 第四章 煙葉特征提取與分級算法研究29-53
• 4.1 煙葉顏色特征提取29-34
• 4.1.1 煙葉顏色特征提取算法29-31
• 4.1.2 煙葉顏色特征提取實驗結(jié)果與分析31-34
• 4.2 煙葉形狀特征提取34-43
• 4.2.1 煙葉長度特征34-37
• 4.2.2 煙葉寬度特征37-42
• 4.2.3 煙葉長寬比特征42-43
• 4.3 煙葉破損率提取43-47
• 4.3.1 破損率的定義與標(biāo)準(zhǔn)43
• 4.3.2 煙葉破損率的計算思路43-45
• 4.3.3 二值化圖像連通域的標(biāo)定45-47
• 4.3.4 實驗結(jié)果與分析47
• 4.4 基于最小距離分級方法研究47-52
• 4.4.1 最小距離分類法47-49
• 4.4.2 基于最小距離分類方法的煙葉分級算法49-51
• 4.4.3 實驗結(jié)果分析51-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第五章 煙葉分級系統(tǒng)與實驗53-58
• 5.1 引言53
• 5.2 烤煙煙葉分級軟件系統(tǒng)設(shè)計53-55
• 5.3 煙葉分級系統(tǒng)與試驗55-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-61
• 6.1 研究總結(jié)58-59
• 6.2 展望59-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 附錄A 煙葉圖像顏色特征提取65-71
• 附錄B 煙葉長度和寬度特征提取程序71-98
• 附錄C 最大連通域標(biāo)定程序98-103
• 附錄D 基于MFC的煙葉分級部分程序103-108

【相似文獻(xiàn)】

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