基于反-透射图像的烟叶分级方法分析

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1、第1章绪论第1章绪论1.1研究目的与意义中国是世界第一烟草种植大国，年产量达到世界总产量的32%。其中烤烟产量占整个世界烤烟总量的一半以上，同时烟草消费量也较高，占世界的三分之一左右。烟草行业是一个特殊行业，横跨农业、工业、商业等多个领域，为国家提供高额的税收和利润，是国家财政收入的重要渠道。此外，烟草工业可以吸纳大量劳动力，解决就业问题，对人们生活水平的提高和整个国民经济的发展起着重要的作用。烤烟作为卷烟生产的一种主要原料，需要经过多次加工、科学配制等较复杂的工艺，才能生产出满足消费者喜好的各种风格的

2、香烟。然而烟叶等级不同，烟叶质量特点不同、优劣混杂，降低了其使用价值，质量较好的烟叶若不能被很好的分离，也很难较好地利用其质量优势。因此，只有将烟叶进行分级，分离出质量优劣的烟叶，卷烟制造业才能根据不同等级烟叶的质量特点，生产出各种风格的卷烟，并保证卷烟产品的质量稳定。所以烟叶分级质量的好坏关系到烟农、企业及客户的切身利益。[1]根据现行的42级烤烟国家标准（GB2635-92）的要求，烟叶分级是指依据烟叶的身份、油分、色度、长度、残伤、叶片结构、成熟度等七个品质因素进行分级。目前的烤烟分级主要是以感官

3、和经验来判定，烟叶分级质量易受分级人员主观因素的影响。随着烟叶制品质量的不断演变，人们对烟叶质量的要求也越来越高，人工分级将很难满足要求。因此，研究烟叶分级方法，加强烟叶分级的自动化研究，对于保证烟叶制品质量，以及促进烟叶生产的可持续发展都具有重要意义。随着计算机技术的急速发展，计算机图像处理技术在广泛的农牧业、工业、环境、和医学等方面都有广泛的应用。随着机器视觉和模式识别技术的进一步完善，图像处理技术在农产品质量检测领域的应用也越来越广泛，并在很多方面都取得了较为显著的成果。运用这些技术实现烟叶质量的

4、检测与分级，既能降低烟叶分级中的劳动强度，排除分级人员主观因素的干扰，又可以快速高效的实现烟叶质量的检测和等级的评价。因此，论文开展了基于反-透射图像的烟叶分级方法的研究，尤其对不同光源颜色下烟叶成像质量以及烟叶分级图像选择方法等方面做了深入研究，提出了一种新的烟叶分级图像的选择方法，提高了烟叶的1万方数据河南科技大学硕士学位论文分级效率。同时，该方法对其他农产品的图像分级也具有借鉴意义。1.2国内外研究现状20世纪70年代，随着计算机技术的发展，图像处理技术、人工智能等新技术在农业工程中的应用研究开始

5、步入活跃阶段，其涉及的领域主要包括动植物生[2-6]长监测、农业机械性能检测、农产品品质检测与分级等方面。图像处理技术具有处理精度高、速度快、适应性强、可处理复杂庞大的数据量等特点，在农产[7-9]品质检测与分级领域的应用最为广泛和丰富。1.2.1图像处理技术在农产品检测中的应用现状近十年来，图像处理技术在农产品品质检测与分级领域有了很快的发展。[10]1999年，Muhammad等使用彩色的拍摄系统致力于扁豆分级的问题研究，采[11]用神经网络建立了扁豆色彩的识别模型。IngridPaulus等利用傅

6、里叶变换和图[12]像边界半径，实现了苹果的形状描述。李庆中等，在2000年提出了用5个分形维数作为特征参数，描述水果图像缺陷区的粗糙度和纹理方向性，将水果表面[13]的缺陷区和梗萼凸陷区分开来。LiuJ等利用图像处理技术，准确快速地测量[14]了玉米籽粒的白度值，并以此实现了颜色信息的表达。2002年，S.Laykin等采用机器视觉，通过颜色特征实现西红柿的分类研究，判别正确率达到92%。[15]2003年，Blasco等研制了一套图像采集系统，对苹果、桃和橘子的形状进行检测，准确率的范围在91%-9

7、5%之间。何胜美等提取图像的形态特征和颜色特[16][17]征，实现小麦品种的识别。此外，品种鉴别的研究还表现在亚麻种子、小[18][19]扁豆和玉米种子等品种上，这些研究都取得了良好的效果。杨清明，李娟[20]玲等运用图像处理技术，准确识别了蒜瓣蒜尖朝向的识别，正确率达到了[21]92%。王慧慧，孙永海等提取玉米果穗的颜色特征，运用神经网络实现玉米果[22]穗成熟度的等级鉴别。魏晓惠运用HIS颜色模型，对茶叶图像进行分割，成功区分了茶叶的等级。以上就是国内外学者在农产品质量检测与分级领域的研究，与人工

8、分级相比，图像处理技术具有无损、快速、精度高等优点。是一种发展前景非常广阔的检测方法。1.2.2图像处理技术在烟叶检测中的应用现状图像处理技术在烟叶检测中主要依据烟叶的形状、颜色、纹理和残伤等外[23]在特征进行分级。J.K.M,MacCormac结合津巴布韦先进的工程技术，建立了[24]一条高速、在线的烟叶分级系统。1997年，J.Zhang等通过烟叶图像的采集系2万方数据第1章绪论统，提取了烟叶的颜色、大小、形状和纹理分布，建立了标准烟