烟叶的质量等级直接决定着卷烟的品质,我国烟叶分级标准按照烟叶成熟度、叶片结构、色度、长度等因素将其划分42个等级。目前,在烟叶收购过程中,主要以人工分级为主,其存在主观性强、评判标准不统一等不足,论文利用机器视觉检测技术进行烟叶分级方法的研究,并研制出一套烟叶等级识别系统,为烟叶分级自动化的实现提供了基础支撑。主要研究内容如下:(1)研究了机器视觉检测系统的光源、相机、镜头等硬件设备对图像质量的影响,根据烟叶的物理特性和系统的要求,选择漫射正面照明方式自制了图像采集灯箱,并搭建了一套可行的图像采集系统。(2)针对烟叶图像采集过程中由于受到光照、电磁干扰等噪声信号干扰,为了获取真实高品质图像,对烟叶图像预处理进行了研究,通过试验选用3×3邻域窗口中值滤波和二阶拉普拉斯算子进行联合去噪。(3)为了准确提取烟叶图像的特征进行实时分析处理,采用了烟叶颜色特征和长度特征作为分级判别依据。在RGB和HSV两种空间颜色模型下,分别选取样本烟叶局部区域图像通过求均值和方差法提取了烟叶颜色特征参数值(R值、G值、B值、H值、S值、V值),进行颜色定量分析,建立了基于颜色特征等级标准库。采用外接最小矩形法提取了烟叶长度特征的参数值d,建立了基于烟叶长度特征等级标准库。(4)根据烟叶分级员经验和视觉检测技术要求,按照先分部位(上部烟叶、中部烟叶和下部烟叶)再分级的方法,提出了一种最大贴近度的模糊方法对烟叶进行分级。选取烟叶特征值R、G、B、H、V和长度d值,建立样本烟叶标准等级特征向量模板库,对待检测烟叶计算烟叶模糊向量与各样本烟叶标准等级模糊集的贴近度,利用择近原则求出最大贴近度,根据最大贴近度识别出烟叶等级。(5)结合图像采集系统,利用VC++2010和OpenCV2.4.4开发工具开发了一套烟叶识别软件系统,并开展了一系列的验证实验,验证其算法的合理性和可行性。