[发明专利]基于计算机视觉的烟丝中再造烟叶比例测定方法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的烟丝中再造烟叶比例测定方法，其特征在于，包括以下步骤：

A：将多根再造烟叶平整无重叠的摆放，然后利用图像采集系统分别采集各个再造烟叶图像；

B：利用图像处理分析系统对获取的多张再造烟叶图像进行预处理，去除每张再造烟叶图像中的干扰和噪声；

C：利用图像处理分析系统分别获取多张再造烟叶图像中再造烟叶的图像特征，然后根据再造烟叶的图像特征计算再造烟叶的特征数据量；

D：利用图像处理分析系统根据多张再造烟叶图像中的再造烟叶的特征数据量建立特征数据库；

E：将待测烟丝通过铺展分离系统平整无重叠的摆放，利用图像采集系统采集待测烟丝各组分图像；

F：利用图像处理分析系统对获取的待测烟丝各组分图像进行预处理，去除待测烟丝各组分图像中的干扰和噪声；

G：图像处理分析系统计算待测烟丝各组分图像中待测烟丝特征数据量，并与步骤D中所建立的特征数据库中的再造烟叶的特征数据量进行相关度计算，根据相关度计算结果对混合在烟丝中的再造烟叶组分进行分析识别；

H：图像处理分析系统将分析识别结果发送至分拣系统，由分拣系统分拣出待测烟丝中的再造烟叶；

I：分别称量由分拣系统分拣出的再造烟叶质量和剩余组分质量，并计算待测烟丝中再造烟叶组分的比例。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的烟丝中再造烟叶比例测定方法，其特征在于：所述的步骤B中，图像处理分析系统采用5×5像素的扫描窗口对获取的再造烟叶图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出扫描窗口内再造烟叶图像均值及方差Var，若方差Var大于设定阈值T_D，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去再造烟叶图像中的干扰和噪声。

3.根据权利要求2所述的基于计算机视觉的烟丝中再造烟叶比例测定方法，其特征在于：所述的步骤C中，图像处理分析系统将获取的再造烟叶图像转换到HSV颜色空间；结合Canny及Log边缘检测算子分别对R、G、B、H、S、V这六个分量的图像进行边缘检测，分别记录R、G、B、H、S、V分量图像中烟丝区域的像素方差值V_R、V_G、V_B、V_H、V_S、V_V；然后使用灰度共生矩阵计算再造烟叶图像中烟丝区域的对比度、熵、角二阶矩和相关性四个纹理特征值；其中，其中，R分量图像表示在RGB颜色空间，各个像素点的R值不变，G值与B值均为零；G分量图像表示在RGB颜色空间，各个像素点的G值不变，R值与B值均为零；B分量图像表示在RGB颜色空间，各个像素点的B值不变，R值与G值均为零；H分量图像表示在HSV颜色空间，各个像素点的H值不变，S值与V值均为零；S分量图像表示在HSV颜色空间，各个像素点的S值不变，H值与V值均为零；V分量图像表示在HSV颜色空间，各个像素点的V值不变，H值与S值均为零；步骤C中所述的特征数据量包括十个特征值，分别为再造烟叶图像中烟丝区域的V_R、V_G、V_B、V_H、V_S、V_V六个分量上的像素方差值，以及再造烟叶图像中烟丝区域的对比度、熵、角二阶矩和相关性四个纹理特征值。

4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的烟丝中再造烟叶比例测定方法，其特征在于：所述的步骤D中，图像处理分析系统分别计算每张再造烟叶图像中再造烟叶的特征数据量，并统计每个特征值的分布范围C_i(i＝1，2，…,10)，然后将各个范围的取值乘以对应的比例系数e_i(i＝1，2，…,10)，最终建立特征数据库T_i＝C_ie_i(i＝1，2，…,10)，其中，为离散程度的倒数。

5.根据权利要求4所述的基于计算机视觉的烟丝中再造烟叶比例测定方法，其特征在于：所述的步骤F中，图像处理分析系统采用5×5像素的扫描窗口对获取的待测烟丝各组分图像中按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出扫描窗口内待测烟丝各组分图像中均值及方差Var，若方差Var大于设定阈值T_D，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去待测烟丝各组分图像中的干扰和噪声。

6.根据权利要求5所述的基于计算机视觉的烟丝中再造烟叶比例测定方法，其特征在于：所述的步骤G中，图像处理分析系统分别计算待测烟丝特征数据量中的十个特征值，并将这十个特征值分别导入特征数据库中，然后图像处理分析系统计算待测烟丝的与再造烟叶的相关度，待测烟丝与再造烟叶的相关度R的计算公式为R=n·Πi=1nSi10,]]>其中Si=xiVi‾xi<Vi‾Vi‾xixi≥Vi‾,]]>n∈[1,10]，为待测烟丝的十个特征值中处于特征数据库标准范围内的数量；x_i为对应特征值，为特征数据库中该特征值的均值；若相关度R大于等于相关度阈值T，则判定当前待测烟丝为再造烟叶；若相关度R小于相关度阈值T，则判定当前待测烟丝不是再造烟叶，其中，相关度阈值T为对应特征数据库的离散程度T∈[0.25,0.75]，