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1、一种基于支持向量机的烟叶异物检测方法（可编辑）一种基于支持向量机的烟叶异物检测方法?应用研究?刘迪清段圣光张乐年等一种基于支持向量机的烟叶异物检测方法一种基于支持向量机的烟叶异物检测方法刘迪清,段圣光,张乐年,沈垣.南京航空航天大学机电学院,江苏南京.山东中烟工业有限责任公司,山东济南.南京航空航天大学能源与动力学院,江苏南京摘要:为解决基于颜色空间的检测方法难以剔除与烟叶颜色相同或相近异物的难题,提出了基于支持向量机的检测方法。首先采用算子,对烟叶图像进行预处理,初步分离出目标与背景;然后,根据纹理特征明显
2、与否将待处理区域分为类;最后,使用支持向量机分别对个预分类的结果在频域做细分类。试验结果表明,所提方法可以准确地检测出烟叶中的各种异物,误检率较低。满足实际使用要求。关键词:支持向量机;烟叶;;异物检测中图分类号:.文献标识码:文章编号??一在卷烟厂的烟草生产线上,烟叶中经常混杂着高很困难。麻绳、纸片、石头、土块、霉变烟叶以及其他杂物。这些异物影响烟草的后续生产,严重降低香烟的质算法概述量。在烟叶加工之前,需要将杂物剔除出去。剔除基于支持向量机的检测方法是对颜色分析方率高且稳定的自动化设备可以帮助烟草企业保证
3、法的补充,它充分采用了现场采集到的图像中的信产品质量,有助于烟草企业在激烈的竞争中赢得先息,针对不同异物在纹理和边缘方面与烟叶的不机。同,使用不同的分类器将杂物检测出来。如图所现有的异物剔除设备主要采用颜色分析的算示,该方法对区域进行检测,判断其中是否有异物法,无法检测出颜色和烟叶相同或相近的杂存在。首先,使用颜色检测剔除出容易发现的异物如黄皮带。黄皮带等异物的残留,依然会降低香物。对于颜色判定为正常的区域,支持向量机的算烟的质量,影响香烟的口感。因此迫切需要研究一法紧接着对其进行滤波,使用×的滤波种新的方法
4、,可以检测与烟叶颜色相近的异物,来器,得到一个含有边缘和纹理特征点的矩阵。进一步减少异物的数量,提高烟草的纯度和质量,然后,通过查找,计算出中符合条件的点的数量从而增强产品的竞争力。。小于阈值丁的则将区域原始图像送到边缘混人烟叶中的杂物种类繁多,没有统一的特分类器,反之送到纹理分类器。最后,分类器给出征,仅使用一种方法很难将所有异物都检测出来。判定结果。此外,在工业现场,烟叶传送带运行速度快约/,对检测方法有很高的实时性要求。目前,在工业现场的烟叶生产线上使用的异物剔除设备大都基于视觉的颜色分析方法。工业相机
5、采集到的现场烟叶图像中,包含了大量的信息,颜色只是其中的一个部分。现有的方法只从颜色一个角度出发,漏去了其他一些更加重要的特征,而且仅仅基于颜色一个特征,也无法彻底地将异物完全剔除出来,剔除率只能维持在一个特定的水平,想要进一步提图基于支持向量机的检测方法流程图收稿日期:??作者简介:刘迪清一,男,江苏徐州人,南京航空航天大学硕士研究生,主要研究方向为机器视觉。年月中国制造业信息化第卷第期所示为边缘分类器所讨论的烟叶和异物,可以发特征提取现,异物的尖锐的边界在频域中的能量非常明显,.颜色特征。与烟叶有很大的区
6、别。图所示为纹理分类器所颜色作为物体的最直观的视觉特征,不仅容易讨论的烟叶和异物,可以发现,异物的纹理在频域获取,而且可以简化对目标物的区分。彩色图中会出现若干个明显的波峰,这就是其纹理特征的像中包含的信息远远多于灰度图像。人可以辨别体现,与烟叶有很大的区别。几千种颜色色调和色度,但只能区分几十种灰度层次。视觉设备也是如此,彩色图像中包含的信息远远大于灰度图像。在研究中,使用彩色模型来描述彩色特征。不同的彩色模型对彩色有着不同的描述,本文在颜色预处理部分使用模型。烟叶中异物有相当一部分在颜色上与烟叶有差别,可
7、以通过对颜色的检测将其轻松剔除出去。现场采集到的彩色图像,可以直接使用,也可以利用色度图进行判断。一般在检测前首先会通过大量样本训练建立正常颜色的数据库,所有处于该库中的颜色都被认为不是异物。在检测的时候,查找数据库中是否存在检测点的颜色,若有,就放图边缘分类的区域及其频谱图过,反之,则标记该点为异物。放过的被颜色检测算法认为是正常的像素点,是后续算法研究的重点。因为有后续算法的支撑,在颜色预处理阶段的目标是准确剔除、没有误检。.纹理特征。纹理可认为是灰度颜色在空间以一定的形式变化而产生的图案,是对空间区域分
8、布特征的描述。通常纹理被看作是对局部区域中像素之间关系的一种度量。对纹理特征的描述方法有统计法、结构法和频谱法。本文研究从频谱角度分析衡量纹理特征。在研究中通过对大量异物与烟叶图像的对比,图纹理分类的区域及其频谱图发现有些杂物的纹理特征与烟叶很不相同,如黄皮带。更重要的是,黄皮带的颜色和烟叶很接近,用预分类颜色特征无法将其区分出来。提出了衡量纹理能量的方法,来描述图不同于颜色是像素点的特征,纹理具有
