基于多特征模糊識(shí)別的煙葉品質(zhì)分級(jí)算法
發(fā)布時(shí)間:2024-05-18 19:26
煙葉品質(zhì)等級(jí)大多是由人工通過觸摸手感及視覺感官主觀地進(jìn)行判斷。以煙葉為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺的煙葉自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)。首先通過機(jī)器視覺采集B2F、B3F、C2F、C3F、X2F、X3F各等級(jí)煙葉圖像,再將圖像進(jìn)行中值濾波法預(yù)處理。提取煙葉的長度、長寬比、圓形度、紋理等幾何特征;提取煙葉RGB(red,green,blue)顏色空間及HSV(hue,saturation,value)顏色空間各通道的顏色特征。利用多特征模糊識(shí)別方法進(jìn)行煙葉自動(dòng)分級(jí),選用Matlab平臺(tái)進(jìn)行編程運(yùn)行,得到煙葉各項(xiàng)特征值數(shù)據(jù)及分級(jí)結(jié)果。系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)表明,分級(jí)正確率可達(dá)到煙葉分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。
【文章頁數(shù)】:7 頁
【文章目錄】:
1 研究對(duì)象及圖像處理算法
1.1 研究對(duì)象
1.2 圖像的預(yù)處理
1.2.1 中值濾波法
1.2.2 自適應(yīng)濾波法
1.3 煙葉形態(tài)特征及顏色特征的提取
1.3.1 煙葉長度、寬度和長寬比的提取
1.3.2 煙葉周長、面積和圓形度的提取
1.3.3 煙葉的紋理特征提取
1.4 煙葉顏色特征的提取
1.4.1 RGB通道
1.4.2 HSV通道
2 基于模糊識(shí)別的煙葉分級(jí)系統(tǒng)
2.1 模糊模式識(shí)別算法
2.1.1 貼近度
2.1.2 擇近原則識(shí)別法
2.2 基于模糊識(shí)別算法的煙葉分級(jí)試驗(yàn)
2.2.1 建立等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)庫及各參數(shù)權(quán)重的確定
2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)庫數(shù)據(jù)、待測樣本數(shù)據(jù)歸一化處理
2.2.3 根據(jù)待測樣本與標(biāo)準(zhǔn)庫各標(biāo)準(zhǔn)的格貼近度,將他們歸類
3 結(jié)果與分析
4 結(jié)論
本文編號(hào):3977246
【文章頁數(shù)】:7 頁
【文章目錄】:
1 研究對(duì)象及圖像處理算法
1.1 研究對(duì)象
1.2 圖像的預(yù)處理
1.2.1 中值濾波法
1.2.2 自適應(yīng)濾波法
1.3 煙葉形態(tài)特征及顏色特征的提取
1.3.1 煙葉長度、寬度和長寬比的提取
1.3.2 煙葉周長、面積和圓形度的提取
1.3.3 煙葉的紋理特征提取
1.4 煙葉顏色特征的提取
1.4.1 RGB通道
1.4.2 HSV通道
2 基于模糊識(shí)別的煙葉分級(jí)系統(tǒng)
2.1 模糊模式識(shí)別算法
2.1.1 貼近度
2.1.2 擇近原則識(shí)別法
2.2 基于模糊識(shí)別算法的煙葉分級(jí)試驗(yàn)
2.2.1 建立等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)庫及各參數(shù)權(quán)重的確定
2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)庫數(shù)據(jù)、待測樣本數(shù)據(jù)歸一化處理
2.2.3 根據(jù)待測樣本與標(biāo)準(zhǔn)庫各標(biāo)準(zhǔn)的格貼近度,將他們歸類
3 結(jié)果與分析
4 結(jié)論
本文編號(hào):3977246
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