[发明专利]一种烟叶颜色在线数值化识别方法

权利要求书

1.一种烟叶颜色在线数值化识别方法，应用于在线生产的烟叶样本，预先通过人工按照颜色深浅度变化原则将需要在线生产的烟叶样本排序并进行第一次分类，每一在线生产的烟叶样本具有一个人工预测烟叶颜色值；其特征在于，所述烟叶颜色在线数值化识别方法包括以下步骤：

采集所述在线生产的烟叶样本的原始烟叶图像；

对所述原始烟叶图像进行相应处理以提取所述在线生产的烟叶样本的孟塞尔信号；该步骤包括：预处理所述原始烟叶图像；识别预处理后的烟叶图像中的特殊区域；剔除该特殊区域的色度空间；提取所述在线生产的烟叶样本的孟塞尔信号；所述特殊区域为原始烟叶图像中包含空白皮带以及烟叶梗的信息的区域；

对所述在线生产的烟叶样本的孟塞尔信号进行连续投影；连续投影的步骤包括：对所述在线生产的烟叶样本的孟塞尔信号进行归一化处理；线性投影，建立颜色预测模型；确定目标函数；优化线性投影的方向；

计算所述在线生产的烟叶样本的烟叶颜色投影特征值；

根据所述烟叶颜色投影特征值对所述在线生产的烟叶样本进行第二次分类；

判断所述第一次分类与所述第二次分类是否具有一致性；若是，则表示分类成功，结束进程；若否，则表示分类失败，则返回采集步骤。

2.根据权利要求1所述的烟叶颜色在线数值化识别方法，其特征在于：按照x'_ij＝x_ij/x_jmax，对所述在线生产的烟叶样本的孟塞尔信号进行归一化处理；其中，x_ij为所述在线生产的烟叶样本的孟塞尔信号数据，i为所述在线生产的烟叶样本中的第i个样本；j为所述在线生产的烟叶样本中第j个指标；x_jmax为第j个指标的样本最大值。

3.根据权利要求1所述的烟叶颜色在线数值化识别方法，其特征在于：线性投影，建立颜色预测模型步骤包括随机抽取若干个初始投影向量a(a₁,a₂,a₃,…,a_m)，其中，m为3维单位向量。

4.根据权利要求3所述的烟叶颜色在线数值化识别方法，其特征在于：所述目标函数定位为初始投影向量的类内距离与投影向量的类内密度的乘积，即Q(a)＝s(a)·d(a)，其中，a为所述初始投影向量，Q(a)为所述目标函数，s(a)为所述初始投影向量的类内距离，d(a)为所述初始投影向量的类内密度。

5.根据权利要求4所述的烟叶颜色在线数值化识别方法，其特征在于：优化线性投影的方向的步骤是指当所述目标函数Q(a)取最大值时所对应的投影方向即为所需最优投影方向。

6.根据权利要求2所述的烟叶颜色在线数值化识别方法，其特征在于：计算所述在线生产的烟叶样本的烟叶颜色投影特征值的步骤是根据烟叶颜色投影特征值的计算公式：其中，z_i为第i个烟叶样本的烟叶颜色投影特征值，a_j为第j个初始投影向量，x'_ij为归一化后在线生产的烟叶样本的孟塞尔信号数据。

7.根据权利要求2所述的烟叶颜色在线数值化识别方法，其特征在于：判断所述第一次分类与所述第二次分类是否具有一致性的依据为计算所述在线生产的烟叶样本的烟叶投影值与每一在线生产的烟叶样本具有一个人工预测烟叶颜色值之间的相关系数是否大于第一相关阈值，若是，则表示所述在线生产的烟叶样本的烟叶投影值与人工预测烟叶颜色值高度相关，分类成功，结束进程；若否，则继续判断计算的所述在线生产的烟叶样本的烟叶投影值与每一在线生产的烟叶样本具有一个人工预测烟叶颜色值之间的相关系数是否大于第二相关阈值，若是，则表示所述在线生产的烟叶样本的烟叶投影值与人工预测烟叶颜色值中度相关；若否，则表示所述在线生产的烟叶样本的烟叶投影值与人工预测烟叶颜色值低度相关，返回采集步骤。