[发明专利]基于计算机视觉的烟丝中叶丝比例测定方法

摘要

本发明公开了一种基于计算机视觉的烟丝中叶丝比例测定方法，A利用图像采集系统分别采集各个叶丝图像；B对获取的多张叶丝图像进行预处理；C分别获取叶丝的图像特征并计算叶丝的特征数据量；D建立特征数据库；E采集待测烟丝各组分图像；F对待测烟丝各组分图像进行预处理；G计算待测烟丝各组分图像中待测烟丝特征数据量并进行相关度计算，根据相关度计算结果对叶丝组分进行分析识别；H由分拣系统分拣出待测烟丝中的叶丝；I分别称量由并计算待测烟丝中叶丝组分比例。本发明能够实现烟丝中叶丝组分的快速、准确、自动化测定，提高测定效率与准确性，降低工作人员劳动强度。

主权项

一种基于计算机视觉的烟丝中叶丝比例测定方法，其特征在于，包括以下步骤：A：利用图像采集系统分别采集梗丝图像、膨胀叶丝图像和再造烟叶图像；在采集梗丝图像时，将多根梗丝平整无重叠的摆放，然后利用图像采集系统采集各个梗丝图像；在采集膨胀叶丝图像时，将多根膨胀叶丝平整无重叠的摆放，然后利用图像采集系统采集各个膨胀叶丝图像；在采集再造烟叶图像时，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采集各个再造烟叶图像；B：利用图像处理分析系统分别对获取的多张梗丝图像、膨胀叶丝图像和再造烟叶图像进行预处理，去除每张梗丝图像、膨胀叶丝图像和再造烟叶图像中的干扰和噪声；步骤B中，图像处理分析系统采用5×5像素的扫描窗口分别对获取的梗丝图像、膨胀叶丝图像和再造烟叶图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出各个图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若方差Var大于设定阈值TD，则对该扫描窗口内的图像采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去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梗丝图像中梗丝的图像特征、多张膨胀叶丝图像中膨胀叶丝的图像特征和多张再造烟叶图像中再造烟叶的图像特征，然后分别根据梗丝的图像特征计算梗丝的特征数据量、根据膨胀叶丝的图像特征计算膨胀叶丝的特征数据量以及根据再造烟叶的图像特征计算再造烟叶的特征数据量；步骤C中，图像处理分析系统分别将获取的梗丝图像、膨胀叶丝图像和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VR、VG、VB、VH、VS、VV；然后使用灰度共生矩阵计算各个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，分别为各个图像中烟丝区域的VR、VG、VB、VH、VS、VV六个分量上的像素方差值，以及各个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；D：利用图像处理分析系统根据多张梗丝图像中梗丝的特征数据量、多张膨胀叶丝图像中膨胀叶丝的特征数据量和多张再造烟叶图像中再造烟叶的特征数据量建立特征数据库；特征数据库中包含梗丝特征数据量、膨胀叶丝特征数据量和再造烟叶特征数据量；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梗丝特征数据量、膨胀叶丝特征数据量和再造烟叶特征数据量分别进行相关度计算，然后分别根据相关度计算结果分析识别出混合在烟丝中的梗丝组分、膨胀叶丝组分和再造烟叶组分；然后图像处理分析系统将待测烟丝各组分图像中未识别出来的组份判别为叶丝组份；H：图像处理分析系统将叶丝组份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叶丝；I：分别称量由分拣系统分拣出的叶丝质量和剩余组分质量，并计算待测烟丝中叶丝组分的比例。