[发明专利]基于图像识别的烟叶烘烤过程中阶段控温点的判断方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的烟叶烘烤过程中阶段控温点的判断方法，其中，所述方法包括：获取烘烤的烟叶图像；对所述烟叶图像进行预处理，得预处理图像；将所述预处理图像输入到烟叶烘烤阶段控温点识别模型中，判断烘烤烟叶是否处于阶段控温点。本发明通过提取出烟叶颜色特征、主脉颜色特征、烟叶纹理特征和面积比特征等烟叶的主要特征，并与CNN卷积特征共同建立烟叶烘烤阶段控温点识别模型，以此预测烟叶的烘烤阶段控温点，进而可为烟叶的智能化烘烤提供依据。

技术领域

本发明涉及一种基于图像识别的烟叶烘烤过程中阶段控温点的判断方法，属于烟叶烘烤技术领域。

背景技术

烟叶烘烤是烟草生产工艺中的一个重要步骤，目的是促进烟叶变黄和烘干。烘烤工艺一般将烟叶烘烤分为变黄期、定色期、干筋期三个阶段，每个阶段又细分为若干小阶段。在烘烤过程中，烘烤工程师通过观察来调整烤房内部的温湿度，使其严格按照烘烤工艺规程，以保证烟叶烘烤质量。然而通过各个烘烤工程师的经验来识别各阶段的控温点的方法，存在操控难度大，费时费力，需要人员多，烘烤质量参差不齐的问题。

发明内容

基于上述，本发明提供一种基于图像识别的烟叶烘烤过程中阶段控温点的判断方法，可以自动识别出烘烤烟叶的各阶段控温点，以克服现有技术的不足。

本发明的技术方案是：基于图像识别的烟叶烘烤过程中阶段控温点的判断方法，其中，所述方法包括：

获取烘烤的烟叶图像；

对所述烟叶图像进行预处理，得预处理图像；

将所述预处理图像输入到烟叶烘烤阶段控温点识别模型中，判断烘烤烟叶是否处于阶段控温点。

可选的，所述烟叶烘烤阶段控温点识别模型的训练方法为：

获取训练烟叶图像，所述训练烟叶图像为烘烤过程中不同阶段控温点对应的烟叶图像；

从所述训练烟叶图像中提取烟叶特征，获得烟叶主要特征向量和CNN卷积特征向量；

将所述烟叶主要特征向量和CNN卷积特征向量拼接成一个图像特征向量；

将所述图像特征向量输入到分类器中，由所述分类器按照对应阶段控温点进行分类。

可选的，所述烟叶主要特征向量至少包括烟叶颜色、主脉颜色、烟叶纹理和面积比特征。

可选的，所述烟叶颜色特征的提取方法为：

将所述预处理图像由RGB空间转换为HSV空间；

计算所述RGB空间和所述HSV空间中的每个通道的平均值，得R1，G1，B1，H1，S1，V1六个值，作为整体的烟叶颜色特征值。

可选的，所述主脉烟叶特征的提取方法为：

对所述预处理图像进行分割处理，得茎部图像；

将所述茎部图像由RGB空间转换为HSV空间；

计算烟叶主筋脉在所述RGB空间和所述HSV空间中各通道的平均值，得R2，G2，B2，H2，S2，V2六个值，作为主脉颜色特征值。

可选的，所述烟叶纹理特征的提取方法为：采用灰度共生矩阵算法提取烟叶的纹理特征值，所述纹理特征值包括对比度、熵、自相关和能量。

可选的，所述烟叶面积比特征值的提取方法为：

计算烟叶当前烘烤时刻的烟叶面积值，为当前烟叶面积值；

计算烟叶初始烘烤时刻的烟叶面积值，为初始烟叶面积值；

计算当前烟叶面积值与初始烟叶面积值的比值，即为烟叶面积比特征值。