论文烟叶自动图像分级技术综述是关于对写作烟叶论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文淘宝买烟丝暗号论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：在烟叶自动分级的过程中,提取烟叶特征并且进行分级是至关重要的步骤.阐明了烟叶分级的现行国家标准,分析总结了常用的颜色、形状、纹理等特征分析手段,包括一些较为新颖的方法.对多种方法综合对 析,结合我国烟草行业实际背景和现实环境,从简捷、经济、高效、可靠四方面考虑,提出在标准D50照明光源条件下,提取现实中可用的叶长、面积等图像特征,选择适合判别的均匀颜色模型对烟叶进行分级判别.
关键词：烟叶；分级；图像特征；颜色模型； 自动化分级
中图分类号：S572 文章编号：1007-5119（2014）04-0103-06 DOI：10.13496/j.issn.1007-5119.2014.04.020
A Survey on Automatic Tobacco Image Grading Techniques
ZHANG Chun’e1, WEI Yangfan1, WANG Yansong2
（1. Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China；
2. Beijing Focusight Technology Co., Ltd., Beijing 100022, China）
Abstract： To obtain the characteristics that can be used for grading tobacco leaves is a crucial step in the process of an automatic tobacco image grading system. This article first expounds the current national grading standard of tobacco leaves, and then explores the feasible methods which is suitable for industrial environment after analyzing techniques using the characteristics of the color, shape, texture and other technical measure, with considering of simplicity, economy, efficiency, and reliability. The method solved the problems in LED light, image feature extracting and choice of well distributed color model.
Keywords： tobacco leaf； grade； image feature； color model； automatic grading
目前,我国烟叶分级收购仍以人工为主,存在着劳动强度大、主观性强、工作效率低、分级标准不易掌握、分级精度不稳定等缺点[1],人工烟叶分级的主观性还造成了收购分级专家的灰色利益、烟农和收购方因分级不同意见引起的质量纠纷等问题.前期烟叶备货阶段的质量问题会给后续烟叶工商交接带来诸多问题[2].计算机技术的迅猛发展,为烟叶自动检测和分级系统提供了丰富的解决方法和途径[3].采用自动化手段替代人工对烟叶进行质量分级,已成为烟草工业发展亟需解决的热点问题之一.
1 烟叶分级现行国家标准
根据国家标准[4],烟叶可以分为烤烟、晾晒烟、再造烟叶等大类,其中烤烟为最常见的类型.
烤烟分级国家标准《烤烟GB 2635—92》[5]规定了烤烟的技术要求、检验方法和验收规则等内容,是分级、收购、交接的依据.烤烟烟叶可以分为共8个正组、5个副组,在此基础上还可根据烟叶的成熟度、叶片结构、身份、油分、色度、长度、残伤等七个外观品级因素分为42个级.
2 人工烟叶分级基本现状
目前,烟叶市场的分组分级基本由人工完成,对人工技术要求较高.工人需要进行系统的专业分级培训,并且经过一段时间熟练技能后才能在分级时根据各级别烟叶的视觉、触觉、嗅觉反应做出综合判断.分级技术较熟练的工人一般分级的效率为
基金项目：高校基本科研业务基金（2012M037）
作者简介：章春娥,博士,主要研究方向为数字图像处理和数字水印技术,信息安全,工业现场图像处理（机器视觉）.E-mail：chezhang@bjtu.edu.cn
收稿日期：2013-06-27 修回日期：2014-05-21
60 kg/（人·d）左右（以每天工作8 h计）.分级后的烟叶由具有国家烟草专卖局烟叶等级质量鉴别检验资格的人员对其进行复查,按《烤烟》分级标准进行等级质量检验,烟叶合格率为67.55%～ 91.78%不等[6].人工分级的前期培训较为复杂,培训时间较长,培训结果难以预料,分级效率低,准确率不确定,明显阻碍了烟叶的收购和生产[7].
3 烟叶自动分级国外研究现状
国外利用计算机视觉技术研究烟叶的检测和分级始于1984年,比我国的此类研究要早.1993年,津巴布韦大学的MacCormac设计了一个可用于烟叶实时分级的图像处理单元原形[8].1997年,Cho等[9]研究了如何利用机器视觉提取白肋烟的形状、颜色等特征以对其进行分级.Tattersfield等[10]提取烤烟烟叶的形状、颜色等特征,对烤烟的生长部位和颜色进行分组识别.
在我国,进行烟叶自动识别和分级技术的研究起步相对较晚,但也有一些研究成果,如下所述.
总结:这篇烟叶论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
参考文献：
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