[发明专利]一种基于图像处理技术的烟叶成熟度在线判别方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理技术的烟叶成熟度在线判别方法，包括以下步骤：1）对成熟期烟株的下部/中部/上部不同成熟度的烟叶进行图像采集；2）对采集的图像在线进行预处理以对图像进行滤波降噪及边缘、轮廓提取；3）对预处理后的图像在线进行特征值提取；4）利用这些特征值的均值和标准差作为支持向量机的输入建立网络端多分类模型，并最终确定烟叶成熟度等级。本发明方法能够实现在采摘之前在线识别烟叶成熟度，不需要（携带）昂贵的设备，只需使用手机或相机对烟叶进行图像采集，即可在线对图像进行成熟度分析判定，对用户的专业能力要求不高；本发明保证了在每片叶子在采收之前的成熟度结果准确预判，提高了效率，节约了劳动资源。

技术领域

本发明属于烟叶外观质量评价技术领域，具体涉及一种基于图像处理技术的烟叶成熟度在线判别方法。

背景技术

烟叶成熟度是指烟叶成熟的程度，它包含两个方面：一是指在充足的营养条件下，烟叶生长发育达到成熟的程度，即田间鲜叶成熟度。二是指采收成熟的烟叶，经过调制后达到成熟的程度。烟叶成熟时，其外观特征和生理特性，表现出不同的特点，这是判断烟叶成熟度与否的标准，通常划分为欠熟、假熟、适熟、完熟、过熟。目前，国内外在烟叶成熟采收时所采用的方法不尽相同。日本采用比色卡比色的方法；津巴布韦根据烟叶成熟时彩色图片颜色、烤房试验及抽屉试验的量化指标来判断烤烟成熟度；美国则通过提前1周采摘烟叶样品进行化学成分分析，以此来判断烟叶是否成熟；也曾有人提出用烤烟叶片电导率诊断法来判断烟叶成熟度。在国内烤烟生产上，主要采用叶片外观特征结合叶龄的方法，如根据不同成熟度烟叶的外观特征，茎叶夹角、适熟烟叶采收叶龄来判别烤烟的成熟度。但运用传统的目测(触摸)方法过于笼统和抽象，在应用时存在经验性、主观性及含糊性问题，无统一判断标准，在实际操作中也很难掌握。近几年，随着光电技术的发展，色差计、光谱仪等设备被用于烟叶成熟度数据的采集，使用光谱技术结合化学计量学方法来量化研究烟叶成熟度的应用不断被报道。但这种操作不断需要(携带)昂贵的设备、对用户的专业能力要求也大大提高且缺乏时效性，同时检测时会对烟叶造成一定的损伤，从而导致该类技术无法广泛推广。

针对目前国内外的烟叶成熟度检测技术尚无一种田间快速、便捷、实用性强的技术方法，因此研究一种快速、便捷的烟叶成熟度在线判别方法是极其重要的。

发明内容

本发明的第一目的在于提供一种基于图像处理技术的烟叶成熟度在线判别方法，包括以下步骤：

1)对成熟期烟株的下部/中部/上部不同成熟度的烟叶进行图像采集并上传至网络数据库；

2)对采集的图像在线进行预处理以对图像进行滤波降噪及边缘、轮廓提取；

3)对预处理后的图像在线进行特征值提取；

4)利用这些特征值的均值和标准差作为支持向量机的输入建立网络端多分类模型，并最终确定烟叶成熟度等级。

本发明的有益效果：

1)本发明根据不同品种烟叶的外观形状通过对烟叶图像进行去噪、边缘提取、背景扣除后，结合烟叶特征提取(主要依据颜色特征)结果，利用已建立的多分类模型，快速判别烟叶成熟度结果，整个识别过程老法新用、巧妙的结合图像预处理的多种方法，实现了在线判别烟叶成熟度，大大提高了识别效率和准确度。本发明方法包含了烟叶的图像预处理(一维小波变换+自适应模糊聚类)、特征值提取(灰度共生矩阵+RGB范围限定)、网络端多分类模型建立(支撑向量机)巧妙的应用于本发明研究的3个烟草品种烟叶，结果识别精度高，各算法之间及相互独立又相辅相成，除SVM方法需要输入参数外，其他算法无需参数输入，大大提高了分析结果的客观性，且SVM方法参数经过大量样本优化而得，其可在相应参数±5％的偏差范围内适当调整，提高了分析结果的准确度。