基于机器视觉的烤烟烟叶部位的智能识别

摘要：

采集烤烟不同叶位烟叶图像并进行预处理,提取烟叶叶长、叶宽、面积、周长和最小外接矩形面积 5个叶片绝对形态特征参数,计算狭长度、矩形度、圆形度、叶宽最大处占比、叶宽轴与质心夹角 5 个相对形态特征;通过主成分分析筛选出特征向量,构建基于 K近邻算法(KNN)、逻辑回归(LR)、基于线性核函数和径向基核函数的支持向量机(SVM)和BP神经网络的烟叶部位识别模型,并对比 5种模型的识别效果.结果表明:基于图像轮廓特征所提取的形态特征参数可以较为有效地反映烤烟部位特征;5种识别模型中,基于BP神经网络模型的识别效果最好,识别准确度为 93.75%,训练集和测试集的模型决定系数均高于 90%.

关键词：烤烟、部位、形态特征、图像处理、智能判别

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国烟草总公司科技重点研发项目;中国烟草总公司湖北省公司项目;中国烟草总公司云南省公司项目

在线出版日期：2023-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：405-411