[发明专利]一种密集烟叶识别的打叶质量评价方法及系统

权利要求书

1.一种密集烟叶识别的打叶质量评价方法，其特征在于:包括以下步骤

B1.人工挑选大、中、小三种烟叶叶片并拍摄图像，分别进行图像预处理并获取所述大、中、小烟叶叶片的特征向量，所述特征向量表征纹理特征、颜色特征及形状特征；

所述步骤B1中所述图像预处理为图像增强处理、图像去噪处理、图像分割处理及颜色转换处理中的一种或几种; 所述图像增强处理为灰度变换、直方图均衡中的一种或几种;所述图像去噪处理为基于空域和频域的各种滤波算法中的一种或多种; 所述图像分割方法为基于阈值的分割方法、区域生长法、聚类分割法及基于边缘的分割方法中的一种；

B2.利用所述大、中、小烟叶叶片的特征向量对烟叶分类器模型进行训练得到能够精确识别烟叶叶片大小的烟叶分类器模型；

B3.利用所述烟叶分类器模型对生产线上打叶后的烟叶进行实时检测，输出当前烟叶图像的特征向量值及大中小识别结果；

所述步骤B3.还包括以下步骤

B301.根据被测烟叶图像的纹理特征、颜色特征及形状特征推算被测烟叶中大片、中片以及小片的占比；

B302.根据被测烟叶纹理连续度以及边缘光滑度判断烟叶完整性；

B4.提取实时烟叶特征向量值的统计特征量及大中小片次数的统计特征量；

B5.设定打叶质量良好状态的阈值，当B4.提取得到的结果超出所述设定阈值时，发出预警/报警信号。

2.根据权利要求1所述的一种密集烟叶识别的打叶质量评价方法,其特征在于:所述特征向量表征纹理特征、颜色特征及形状特征，所述颜色特征为颜色直方图、颜色集、颜色矩和颜色聚合向量中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的一种密集烟叶识别的打叶质量评价方法,其特征在于:所述特征向量表征纹理特征、颜色特征及形状特征，所述形状特征为面积、周长、质心、分散度、长宽比、方向、区域的矩形度、圆形度、球形度、偏心率、面积周长比、细度、Hu不变矩特征中的一种或多种。

4.根据权利要求1所述的一种密集烟叶识别的打叶质量评价方法,其特征在于:所述步骤B2.具体包括以下步骤：

根据纹理特征及形状特征对烟叶分类的结果，将纹理特征255维与形状特征100维合并成一个特征向量355维，在合并之前需要先将纹理特征和形状特征模型分布曲线的频率值做归一化，转化为概率值作为特征输入，合并两类不同类型特征，并使用特征选择相关算法进行特征选择，得到一个一定长度的特征向量作为分类器的训练输入。

5.根据权利要求4所述的一种密集烟叶识别的打叶质量评价方法,其特征在于: 所述特征选择的方法为主成分分析法(PCA)、独立成分分析法(ICA)、Fisher分析法(FDA)、相关分析法(CFS)、自组织映射法(SOM)、Relief法、遗传算法、模拟退火法、Tabu搜索法中的一种。

6.一种密集烟叶识别的打叶质量评价系统，其特征在于，包括用于运行能够实现权利要求1至5任一项所述的密集烟叶识别的打叶质量评价方法的计算机、用于采集图像的摄像装置以及用于输送烟叶的传送装置。