基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的煙葉自動(dòng)分級(jí)研究.pdf

1、煙草是重要的經(jīng)濟(jì)作物,對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)生活有重要影響。煙葉收購(gòu)分級(jí)是生產(chǎn)與流通中必不可少的步驟。由于煙葉的質(zhì)量形成因素復(fù)雜,煙葉產(chǎn)品的質(zhì)量控制要求高,各國(guó)都制定了詳細(xì)的煙葉外觀收購(gòu)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),通過(guò)人工感官來(lái)判定并劃分煙葉的不同等級(jí),然后再進(jìn)行加工。煙葉的外觀質(zhì)量分級(jí)系統(tǒng)是所有農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量分級(jí)系統(tǒng)中最為復(fù)雜的,復(fù)雜的分級(jí)體系主要是由于煙葉的品質(zhì)因素過(guò)多,而價(jià)格受質(zhì)量影響較大,分級(jí)必須完備才能適應(yīng)生產(chǎn)和銷售需要?？緹熧|(zhì)量分級(jí)體系一般是三級(jí)分類,一級(jí)為

2、生長(zhǎng)部位,分3—6個(gè)檔,二級(jí)為顏色,分3—6個(gè)檔,三級(jí)為品質(zhì)因素,可以多達(dá)15類。三級(jí)分類因素分別組合,就產(chǎn)生出繁雜的分級(jí)系統(tǒng)。
　　 將不同質(zhì)量煙葉分別歸類,進(jìn)行區(qū)別加工可以提高煙草制品的質(zhì)量,降低煙草制品對(duì)吸煙者的危害,但各級(jí)別間的微小區(qū)別卻使分級(jí)更加困難,難以把握。煙農(nóng)和收購(gòu)部門(mén)每年要花費(fèi)大量人力物力進(jìn)行煙葉的分級(jí)工作。由于煙葉的分級(jí)指標(biāo)多,層次繁雜,評(píng)定過(guò)程中還容易受到客觀環(huán)境條件、評(píng)定人員的情緒以及經(jīng)驗(yàn)豐缺程度的影響,

3、帶有很強(qiáng)的主觀性和經(jīng)驗(yàn)性。因此,如何利用現(xiàn)代科技實(shí)現(xiàn)煙葉的機(jī)器輔助或自動(dòng)分級(jí)早已成為業(yè)界關(guān)注的問(wèn)題。如果能實(shí)現(xiàn)煙葉分級(jí)的自動(dòng)化,不但節(jié)約資源,還可以保證分級(jí)的客觀公正。本課題就是基于以上思想,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理,采用圖像處理和人工智能技術(shù),對(duì)采集到的煙葉圖像進(jìn)行自動(dòng)分級(jí)識(shí)別。主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 1、采用自行設(shè)計(jì)制作的煙葉圖像采集燈箱,獲取煙葉反射和透射圖像,保證了進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)證明,在煙葉分組識(shí)別中,透射圖像和反

4、射圖像的顏色特征之間相關(guān)性小,可以作為進(jìn)行線性分類參數(shù)。相對(duì)單獨(dú)反射圖像而言,透射圖像特征的加入明顯提高了識(shí)別率。本研究首先從理論角度論證了煙葉透射圖像可能蘊(yùn)涵著煙葉的結(jié)構(gòu)和身份特征,采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)提取各自的顏色特征,并綜合應(yīng)用反射和透射圖像的色度進(jìn)行費(fèi)歇爾判別分析。研究結(jié)果證明,將透射原理用于煙葉的分組識(shí)別是可行的,方法簡(jiǎn)單,彌補(bǔ)了單獨(dú)使用反射圖像的局限性,具有應(yīng)用前景。
　　 2、煙葉的組內(nèi)分級(jí)包含幾個(gè)使用反射圖像難以識(shí)

5、別的質(zhì)量特征,如油分、結(jié)構(gòu)特征和身份特征。人工進(jìn)行煙葉外觀分級(jí)需由目視和手感同時(shí)進(jìn)行,而現(xiàn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)煙葉進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別時(shí),通常只利用了煙葉的反射圖像,對(duì)煙葉的內(nèi)部品質(zhì)特征難以進(jìn)行有效的模擬。本研究運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,解決分級(jí)過(guò)程中的復(fù)雜非線性關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,透射圖像特征能夠反映煙葉的某些內(nèi)部品質(zhì)特征。結(jié)合二類圖像特征進(jìn)行的識(shí)別效率明顯高于使用某一類圖像單獨(dú)進(jìn)行識(shí)別。同時(shí),建模時(shí)所需特征參數(shù)大大減少,提高了運(yùn)行效率和適應(yīng)性,為

6、擴(kuò)展計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域提供了一種有益的思路。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí),在煙葉的組內(nèi)自動(dòng)分級(jí)研究中,采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和ANN模型,結(jié)合反射和透射圖像的特征參數(shù),可以較好地區(qū)分煙葉各組內(nèi)的級(jí)別,解決了其他方法難以處理的特征參數(shù)代表性不強(qiáng)和質(zhì)量關(guān)系復(fù)雜等問(wèn)題,反映了透射圖像的顏色特征相對(duì)于反射圖像,包含更多的有價(jià)值的煙葉分級(jí)信息,可以在煙葉的自動(dòng)識(shí)別中進(jìn)行應(yīng)用。
　　 在煙葉的烘干調(diào)制和運(yùn)輸?shù)冗^(guò)程中,如因外力作用常用引起煙葉的某些幾何特征和紋理特

7、征缺失或無(wú)效,而透射圖像的顏色特征具有形狀無(wú)關(guān)和方向無(wú)關(guān)性,可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的不足。在進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別應(yīng)用時(shí),本方法由于減少了特征參數(shù)的提取和計(jì)算過(guò)程,大大節(jié)省了處理時(shí)間。
　　 3、副組煙葉是指生長(zhǎng)發(fā)育不良或采收烘烤不當(dāng)、調(diào)制失誤以及其它原因所造成的低質(zhì)量煙葉,質(zhì)量低于主組煙葉。煙葉分級(jí)收購(gòu)時(shí),待驗(yàn)煙葉常常是正副組混雜,如果不對(duì)正副組煙葉進(jìn)行區(qū)分,或副組內(nèi)各組不加區(qū)分,必然導(dǎo)致收購(gòu)質(zhì)量嚴(yán)重下降,影響供銷雙方的經(jīng)濟(jì)利益。對(duì)副組煙葉識(shí)

8、別進(jìn)行研究,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 現(xiàn)有研究大都限于對(duì)烤煙正組的識(shí)別,或?qū)Ω苯M煙葉采用與正組葉相同的方法進(jìn)行特征提取和建模,沒(méi)有考慮到副組煙葉的特點(diǎn),導(dǎo)致對(duì)正副組煙葉的區(qū)分和副組煙葉內(nèi)部各組的識(shí)別效率不高。本研究對(duì)副組煙葉進(jìn)行圖像識(shí)別,主要解決了二方面的關(guān)鍵問(wèn)題,一是有效特征的提取,二是分類決策算法的確定。研究發(fā)現(xiàn),含青率、雜色率、分形維數(shù)等特征能有效區(qū)分各組煙葉。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)證明,本文使用的二叉樹(shù)分類決策法得到的識(shí)別結(jié)果與專家

9、分級(jí)的吻合率大于90％,此法對(duì)不同地區(qū)、不同品種、不同年代的煙葉具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。
　　 4、烤煙分級(jí)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,烤煙的成熟度、葉片結(jié)構(gòu)、身份、油分、色度、長(zhǎng)度都達(dá)到某級(jí)規(guī)定時(shí),殘傷不超過(guò)某級(jí)允許度時(shí),才定為某級(jí)。也就是說(shuō),某片煙葉的質(zhì)量等級(jí)是由其七個(gè)質(zhì)量指標(biāo)中檔次最低的一個(gè)指標(biāo)決定的。此原則符合木桶算法的適用范圍,可以嘗試運(yùn)用木桶算法進(jìn)行煙葉的分級(jí)。木桶原理是指,如果一個(gè)盛水木桶的側(cè)板是由多塊長(zhǎng)短不同的木板組成,那么這個(gè)木桶

10、的盛水量取決于最短的那塊木板,其他的擋板即使再長(zhǎng)也不起作用。木桶原理在經(jīng)濟(jì)貿(mào)易、企業(yè)管理、信息管理等很多領(lǐng)域中都得到了廣泛的體現(xiàn)和運(yùn)用,但基本上都是具體問(wèn)題具體分析。在解決類似木桶原理的模式識(shí)別和分類問(wèn)題時(shí),還沒(méi)有較為明確的專用算法。本文提出基于木桶原理的決策算法,并在煙葉的自動(dòng)分級(jí)中進(jìn)行測(cè)試。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)證實(shí),在煙葉的組內(nèi)分級(jí)識(shí)別時(shí)效果良好。木桶算法體現(xiàn)了以下幾個(gè)特點(diǎn):1、遵從人工決策的思路,直接有效:2、排除干擾能力強(qiáng):3、簡(jiǎn)單快速,易