【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及烤煙煙葉原料外觀篩選，具體為一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統。
技術介紹
1、煙葉外觀質量是指人們感官能夠感觸和識別的煙葉外部特征，即通過手摸、眼觀，最終判定煙葉的等級質量，目前現有技術仍以感官和經驗來判定，煙葉的外觀特征和其內在質量有著密切的關系，一般認為優質煙葉的外觀特征是成熟度好，顏色橘黃，葉片結構疏松，厚薄適中，油分好，色度濃的煙葉。
2、采用定性描述的方法，可以直觀描述煙葉的外觀品質某個因素的特征，但具有較大靈活性，且在外觀質量接近或不同品質因素有好有劣時，不能直觀地判斷出不同樣本之間質量高低。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，具備對烤煙煙葉原料外觀質量進行客觀評價等優點，解決了上述技術問題。
3、(二)技術方案
4、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，包括烤煙煙葉外觀數據采集模塊、烤煙煙葉外觀數據分析模塊和烤煙煙葉原料外觀質量評價模塊；
5、所述烤煙煙葉外觀數據采集模塊包括烤煙煙葉外觀數據采集單元和烤煙煙葉外觀數據預處理單元，所述烤煙煙葉外觀數據采集單元用于采集當前輸送過來的烤煙煙葉外觀數據，并將烤煙煙葉外觀數據發送給烤煙煙葉外觀數據預處理單元，所述烤煙煙葉外觀數據預處理單元對接收的烤煙煙葉外觀數據進行初步處理，得到預處理后的烤煙煙葉
6、所述烤煙煙葉外觀數據處理模塊包括煙葉顏色分析單元、煙葉面積分析單元和煙葉破損程度分析單元，所述煙葉顏色分析單元基于烤煙煙葉外觀數據中的煙葉顏色進行分析計算，并得到烤煙煙葉的顏色評估得分，所述煙葉面積分析單元基于烤煙煙葉外觀數據中的煙葉面積進行分析，得到并得到烤煙煙葉的面積評估得分，所述煙葉破損程度分析單元基于烤煙煙葉外觀數據中的煙葉破損程度進行計算分析，得到煙葉破損程度評估得分，所述烤煙煙葉外觀數據處理模塊將計算得到的烤煙煙葉的顏色評估得分、烤煙煙葉的面積評估得分和煙葉破損程度評估得分發送到烤煙煙葉原料外觀質量評價模塊中；
7、所述烤煙煙葉原料外觀質量評價模塊基于烤煙煙葉的顏色評估得分、烤煙煙葉的面積評估得分和煙葉破損程度評估得分最終計算得到烤煙煙葉原料外觀質量評分。
8、作為本專利技術的優選技術方案，所述烤煙煙葉外觀數據預處理單元對接收的烤煙煙葉外觀數據進行初步處理的具體步驟如下：
9、步驟a1：烤煙煙葉外觀數據采集單元采集的同一組烤煙煙葉的多個烤煙煙葉外觀數據，并采用tenengrad梯度方法選擇所有圖像的清晰度[qxd1，…，qxdi，…，qxdi]中最高的一個，并執行步驟a2；
10、其中，qxd1，…，qxdi，·…，qxdi分別表示采集的同一組烤煙煙葉的多個烤煙煙葉外觀數據中通過tenengrad梯度方法計算得到的第1個圖像的清晰度、…、第i個圖像的清晰度、…、第i個圖像的清晰度；
11、步驟a2：對于選取的所有圖像的清晰度最高的前j個進行裁剪，將圖像底色進行裁剪得到裁剪圖像，對裁剪圖像進行面積計算得到烤煙葉片的煙葉面積、煙葉顏色和葉片破損程度。
12、作為本專利技術的優選技術方案，所述步驟a2計算中煙葉顏色的具體步驟如下：
13、步驟a2.1a：輸出第j個裁剪圖像的顏色直方圖h(j)＝[hr(j)，hg(j)，hb(j)]；
14、其中，hr(j)，hg(j)，hb(j)分別表示第j個裁剪圖像的紅色、綠色和藍色通道的直方圖；
15、步驟a2.2a：計算裁剪圖像的顏色直方圖，最終得到裁剪圖像的顏色直方圖h＝[hr，hg，hb]；
16、其中，hr，hg，hb分別表示裁剪圖像紅色、綠色和藍色通道的直方圖。
17、作為本專利技術的優選技術方案，所述步驟a2.2a中計算裁剪圖像的顏色直方圖，最終得到裁剪圖像的顏色直方圖h＝[hr，hg，hb]的具體表達式如下：
18、
19、其中，x＝r，g，b表示r，g，b的索引，hx表示通道x的直方圖，j∈j表示所有圖像的清晰度最高的前j個中的第j個。
20、作為本專利技術的優選技術方案，所述步驟a2中得到煙葉面積的具體表達式如下：
21、
22、其中，s表示裁剪圖像的煙葉面積，表示求和，sj表示第j個煙葉面積。
23、作為本專利技術的優選技術方案，所述葉片破損程度的具體表達式如下：
24、
25、其中，yops表示葉片破碎程度，s表示裁剪圖像的煙葉面積，psj，k表示第j個烤煙煙葉上第k個區域的破損面積，k表示破損面積總數，表示對j個圖像中所有破損區域進行求和。
26、作為本專利技術的優選技術方案，所述煙葉顏色分析單元基于烤煙煙葉外觀數據中的煙葉顏色進行分析計算，并得到烤煙煙葉的顏色評估得分的具體表達式如下：
27、yspf＝1一db[h，h0]
28、其中，db[h，h0]表示h，h0之間的巴氏距離，h表示裁剪圖像的顏色直方圖，h0表示標準烤煙煙葉的顏色直方圖，yspf表示烤煙煙葉的顏色評估得分。
29、作為本專利技術的優選技術方案，所述煙葉面積分析單元基于烤煙煙葉外觀數據中的煙葉面積進行分析，得到并得到烤煙煙葉的面積評估得分的具體表達式如下：
30、
31、其中，mjpf表示烤煙煙葉的面積評估得分，s0表示標準烤煙煙葉的面積，s表示裁剪圖像的煙葉面積。
32、作為本專利技術的優選技術方案，所述煙葉破損程度分析單元基于烤煙煙葉外觀數據中的煙葉破損程度進行計算分析，得到煙葉破損程度評估得分的具體表達式如下：
33、pspf＝1-yops
34、其中，yops表示葉片破碎程度，pspf表示煙葉破損程度評估得分。
35、作為本專利技術的優選技術方案，所述烤煙煙葉原料外觀質量評價模塊基于烤煙煙葉的顏色評估得分、烤煙煙葉的面積評估得分和煙葉破損程度評估得分最終計算得到烤煙煙葉原料外觀質量評分的具體表達式如下：
36、zlpf＝θ1*pspf+θ2*mjpf+θ3*yspf
37、其中，pspf表示煙葉破損程度評估得分，mjpf表示烤煙煙葉的面積評估得分，yspf表示烤煙煙葉的顏色評估得分，zlpf表示烤煙煙葉原料外觀質量評分，θ1、θ2、θ3分別表示三個不同的權重系數。
38、與現有技術相比，本專利技術提供了一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，具備以下有益效果：
39、本專利技術通過采集當前輸送過來的烤煙煙葉外觀數據，并基于烤煙煙葉外觀數據進行預處理，得到預處理后的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：包括烤煙煙葉外觀數據采集模塊、烤煙煙葉外觀數據分析模塊和烤煙煙葉原料外觀質量評價模塊；
2.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述烤煙煙葉外觀數據預處理單元對接收的烤煙煙葉外觀數據進行初步處理的具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述步驟A2計算中煙葉顏色的具體步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述步驟A2.2a中計算裁剪圖像的顏色直方圖，最終得到裁剪圖像的顏色直方圖H＝[hr,hg,hb]的具體表達式如下：
5.根據權利要求3所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述步驟A2中得到煙葉面積的具體表達式如下：
6.根據權利要求5所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述葉片破損程度的具體表達式如下：
7.根據權利要求6所述
8.根據權利要求7所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述煙葉面積分析單元基于烤煙煙葉外觀數據中的煙葉面積進行分析，得到并得到烤煙煙葉的面積評估得分的具體表達式如下：
9.根據權利要求8所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述煙葉破損程度分析單元基于烤煙煙葉外觀數據中的煙葉破損程度進行計算分析，得到煙葉破損程度評估得分的具體表達式如下：
10.根據權利要求9所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述烤煙煙葉原料外觀質量評價模塊基于烤煙煙葉的顏色評估得分、烤煙煙葉的面積評估得分和煙葉破損程度評估得分最終計算得到烤煙煙葉原料外觀質量評分的具體表達式如下：
...【技術特征摘要】
1.一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：包括烤煙煙葉外觀數據采集模塊、烤煙煙葉外觀數據分析模塊和烤煙煙葉原料外觀質量評價模塊；
2.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述烤煙煙葉外觀數據預處理單元對接收的烤煙煙葉外觀數據進行初步處理的具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述步驟a2計算中煙葉顏色的具體步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述步驟a2.2a中計算裁剪圖像的顏色直方圖，最終得到裁剪圖像的顏色直方圖h＝[hr,hg,hb]的具體表達式如下：
5.根據權利要求3所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所述步驟a2中得到煙葉面積的具體表達式如下：
6.根據權利要求5所述的一種基于機器視覺的烤煙煙葉原料外觀質量評價系統，其特征在于：所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：續勇波，劉雅婷，李修賢，黃鑫，羨偉，何骕，張旺，許勇，
申請(專利權)人：云南農業大學，
類型：發明
國別省市：
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