基于机器视觉技术的烤烟鲜烟叶成熟度检测

摘要：

为准确判定烟叶采收成熟度,以不同成熟度中部烟叶为材料,利用机器视觉技术提取不同成熟度烟叶图像的颜色和纹理特征值,采用主成分分析法对3个颜色特征值(色调、饱和度、亮度)和5个纹理特征值(角二阶矩、相关度、熵、对比度、逆差距)进行优化,利用BP神经网络建立烟叶成熟度检测模型.结果表明,采用前4个主成分可综合反映3个颜色特征值和5个纹理特征值的分级信息,实现了参数的优化;在图像信息主成分因子数为4,中间节点数为16时,该识别模型最佳,模型平均识别率为93.67％,表明基于机器视觉技术对烤烟鲜烟叶成熟度的检测是可行的.

关键词：烤烟、成熟度、机器视觉、BP神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TS41+1(烟草工业)

资助基金：国家烟草专卖局资助项目3300806156

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：446-450