【摘 要】
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烟叶的着生部位是烟叶分组和分级的重要依据,直接影响烤后烟叶的经济价值及其在卷烟原料中的利用价值。目前生产中对采收鲜烟叶的部位判断多采用眼观、手摸等经验性方法,受生态条件、生产技术、品种等因素影响,不同部位叶片在生长过程中可能表现出相似的可用性,因此存在较多部位混采现象,对烟叶烘烤及烤后烟叶分级造成不良影响。针对以上问题,本研究提出一种基于计算机视觉和高光谱成像技术的鲜烟叶部位识别方法。以云烟116
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烟叶的着生部位是烟叶分组和分级的重要依据,直接影响烤后烟叶的经济价值及其在卷烟原料中的利用价值。目前生产中对采收鲜烟叶的部位判断多采用眼观、手摸等经验性方法,受生态条件、生产技术、品种等因素影响,不同部位叶片在生长过程中可能表现出相似的可用性,因此存在较多部位混采现象,对烟叶烘烤及烤后烟叶分级造成不良影响。针对以上问题,本研究提出一种基于计算机视觉和高光谱成像技术的鲜烟叶部位识别方法。以云烟116和云烟87不同部位烟叶为研究对象,利用计算机视觉和高光谱图像采集系统采集鲜烟叶图像信息,研究鲜烟叶高光谱和计算机视觉图像特征的融合方法,建立鲜烟叶部位判别融合模型,主要研究内容及结果如下:1.建立了基于计算机视觉技术的鲜烟叶部位判别模型。研究了基于图像轮廓特征所提取的10个烟叶形态特征参数与烟叶部位的相关性。为寻找最能反映鲜烟叶部位的表征因子,对提取的形态特征参数进行主成分分析,最终选取狭长度、矩形度、圆形度等5个特征作为形状特征变量。利用灰度共生矩阵法提取了烟叶图像6个纹理特征参数。对比分析了鲜烟叶图像形状特征、纹理特征和形状与纹理融合特征的鲜烟叶部位的SVM、KNN和BP神经网络模型判别结果,结果表明:BP神经网络建模方法最优,单一的形状特征模型判别结果优于纹理特征模型,形状与纹理融合特征的BP神经网络模型判别结果最优,其训练集和预测集模型的判别准确率分别为92.83%、91.15%。2.建立了基于高光谱成像技术的鲜烟叶部位判别模型。对比分析了标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、二阶导数(2ND)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)四种不同光谱预处理方法和SVM、KNN和BP神经网络三种不同建模方法的鲜烟叶部位判别结果,结果表明:SG预处理方法性能最优,BP神经网络模型对鲜烟叶部位的判别结果优于SVM、KNN模型,其中SG-BP神经网络模型的识别效果最好,训练集和预测集的判别结果分别为91.15%和90.63%。利用连续投影算法(SPA)所筛选的8个特征波长和竞争性自适应重加权算法(CARS)所筛选的38个特征波长,并结合三种建模方法对鲜烟叶部位判别结果进行比较分析,结果表明:采用CARS筛选的特征波段所构建的模型与采用SPA筛选的特征波段所构建的模型相比,模型预测结果较好,利用CARS所筛选的特征波长所建立的BP神经网络模型最优,训练集和预测集中预测准确率达到了93.23%、92.19%。3.建立了基于光谱与图像信息融合的鲜烟叶部位判别模型。比较了形状-光谱特征、纹理-光谱特征和形状-纹理-光谱融合特征、的鲜烟叶部位判别结果,结果表明:形状-纹理-光谱融合特征的模型较形状-光谱特征和纹理-光谱特征模型识别效果更好,BP神经网络模型识别效果最优,基于形状-纹理-光谱特征所建立的BP神经网络鲜烟叶部位判别模型其训练集和预测集判别准确率分别为99.48%、97.40%,形状-纹理-光谱融合特征模型与单一的图像和光谱特征模型相比预测集模型识别准确率分别提高了6.25%、5.21%。本文研究结果表明,利用图谱信息融合技术判别鲜烟叶所属部位是可行的,为鲜烟叶所属部位进行快速、无损检测提供了一些思路和方法。
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