[发明专利]一种初烤烟叶青筋烟自动识别方法及青筋烟检测报警系统

说明书

本发明公开了一种初烤烟叶青筋烟自动识别方法及青筋烟检测报警系统，其中，所述方法包括：采集待测烟叶图像；将所述待测烟叶图像划分为大小相等的多个图像块；对于每个图像块：分别根据青筋的特征阈值区间，识别所有落入该特征阈值区间的像素；对识别出的像素进行连续性检测；若存在连续像素，且连续的像素数目超过一定阈值，判定该图像块中存在青筋；根据所有图像块青筋的识别结果，判断所述待测烟叶图像是否存在青筋。该方法能够自动识别初烤烟叶中是否包含青筋，且在烟叶收购环节进行青筋烟检测报警。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种初烤烟叶青筋烟自动识别方法及青筋烟检测报警系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

黄片黄筋是优质烟叶的基本要求，但是在烟叶生产中，特别是上部烟叶初烤后叶脉含青(青筋)现象比较普遍。青筋烟叶不仅表明叶脉中叶绿素在烘烤过程中没有充分降解，同时也意味着叶内的淀粉、蛋白质等物质分解转化不足，内在油分少、弹性差，内在化学成分不协调，青杂色重，香气不足，叶片内在和外观品质都很差，对工业卷烟产品的质量影响很大也很坏。目前对青筋烟的识别都是通过人工观看的方法进行检测，但是人工检测存在视觉疲劳和人为主观因素等的影响制约。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种青筋烟自动识别方法和青筋烟检测报警系统，构建青筋的特征阈值区间，对采集的烟叶图像进行快速、准确的自动识别，判断是否含有青筋烟，并且据此提醒烟叶定级人员剔除青筋烟。

为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

一种青筋烟自动识别方法，包括以下步骤：

通过照明成像设备采集待测烟叶图像；

将图像由RGB空间转换为HSI空间，通过高斯滤波对图像进行增强；

将所述待测烟叶增强图像划分为大小相等的多个图像块；

对于每个图像块：

分别根据青筋的特征阈值区间，识别所有落入该特征阈值区间的像素；

对识别出的像素进行连续性检测；

若存在连续像素，且连续的像素数目超过一定阈值，判定该图像块中存在青筋；

根据所有图像块青筋的识别结果，判断所述待测烟叶图像是否存在青筋。

一个或多个实施例提供了一种青筋烟自动识别系统，包括：

照明成像模块，采集待测烟叶图像；

青筋特征阈值区间生成模块，通过对多个青筋烟样品图像进行分析提取青筋特征；

图像分块模块，将所述待测烟叶图像划分为大小相等的多个图像块；

青筋识别模块，对于每个图像块：

分别根据青筋的特征阈值区间，识别所有落入该特征阈值区间的像素；

对识别出的像素进行连续性检测；

若存在连续像素，且连续的像素数目超过一定阈值，判定该图像块中存在青筋；

根据所有图像块青筋的识别结果，判断所述待测烟叶图像是否存在青筋。

一个或多个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述青筋烟自动识别方法。

一个或多个实施例提供了一种计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述青筋烟自动识别方法。