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文檔簡介
1、煙葉作為卷煙產品的基礎,需要有科學合理的煙葉質量標準和客觀的分級方法以提高煙草產品的質量。烤煙煙葉依其葉片結構、成熟度、顏色、油分、殘傷等特征劃分為42個等級,但這些分級標準的描述比較模糊,某些特征沒有具體的量化指標,煙葉定級依賴于受過特殊訓練的分級專家的經驗。本文基于煙葉圖像處理技術并結合神經網絡方法實現(xiàn)對煙葉自動分級。
論文利用圖像采集設備獲取煙葉彩色圖像,通過相關圖像處理技術獲得煙葉的長度、寬度、面積、周長、圓度、葉
2、尖角、殘傷等形狀特征參數(shù)。采用HSV顏色模型提取煙葉圖像的色調H、飽和度S和亮度值V等顏色特征。由于煙葉紋理表征了煙葉的油份等指標,通過Gabor分析的方法提取了煙葉紋理參數(shù)。
考慮到煙葉特征與煙葉分級上的非線性關系及分級標準的模糊性,本文采用BP神經網絡方法對煙葉進行分級建模。將獲取的煙葉形狀、顏色、紋理等特征作為BP神經網絡的輸入,煙草等級作為網絡輸出,利用湖南省煙草局提供的143個煙葉樣本得到收斂的訓練結果。
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