基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)和方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)和方法，包括燈箱主體、工業(yè)CCD、濾波片組件、暖光源組、聚氟乙烯參照白板和計算機，暖光源組安裝于燈箱主體內(nèi)，聚氟乙烯參照白板設(shè)置于燈箱主體內(nèi)的底部，工業(yè)CCD和濾波片組件均設(shè)置于燈箱主體內(nèi)的頂部，待測煙葉位于燈箱主體內(nèi)的底部。本發(fā)明應(yīng)用高速圖像處理技術(shù)對采集到的煙葉圖像進行處理，一次得到煙葉的幾何形狀特征、顏色特征、紋理特征和內(nèi)部品質(zhì)特征，設(shè)計結(jié)構(gòu)簡單穩(wěn)定，實現(xiàn)了煙葉的智能分級，且分級速度很快，大大提高了煙葉分級的效率和客觀性，統(tǒng)一了煙葉收購過程中的等級指標(biāo)，提高等級純凈度，為卷煙工業(yè)更好使用煙葉提供保障，同時可提高分級效率，降低生產(chǎn)成本。
【專利說明】基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)和方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種煙葉分級系統(tǒng)，尤其涉及基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)和方法。
【背景技術(shù)】
[0002]中國是世界煙葉生產(chǎn)大國，煙葉分級是煙葉質(zhì)量鑒定的一個過程，是農(nóng)、商、工對煙葉價值評判的必須的一個環(huán)節(jié)。到目前為止，煙葉分級皆為人工進行，由于煙農(nóng)分級技術(shù)差異較大，造成等級混亂、純凈度不高，因而造成煙葉收購過程中為煙葉價格造成紛爭，同時為工業(yè)更好利用不同價值的煙葉造成困難。加之煙葉分級過程勞動強度大，投入勞力較多，因而分級成本高。
[0003]近年來，不少科研工作者和科研單位展開了煙葉自動分級方法的研究，大多數(shù)利用圖像處理和色度學(xué)理論得到煙葉分級特征進行煙葉分級，這些特征很難包含煙葉的內(nèi)部品質(zhì)信息；也有部分利用高光譜成像技術(shù)或紅外光譜分析的方法得到煙葉的內(nèi)部品質(zhì)特征，但卻無法同時得到煙葉的幾何形狀等外部特征，且具有采集時間長、數(shù)據(jù)量大或損壞煙葉的缺點；鄭州大學(xué)的發(fā)明專利《利用光譜和圖像特征進行煙葉分級的方法》綜合利用了圖像處理和紅外光譜分析方法，得到煙葉的外部特征和內(nèi)部特征，能準(zhǔn)確的劃分煙葉等級，但其設(shè)備復(fù)雜、成本高，且光譜信息采樣區(qū)域小否則掃描采集的時間長，不利于在線式的煙葉分級系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的就在于為了解決上述問題而提供基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)和方法。
[0005]本發(fā)明通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)上述目的:
[0006]本發(fā)明基于高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)，包括燈箱主體、工業(yè)(XD、濾波片組件、暖光源組、聚氟乙烯參照白板和計算機，所述暖光源組為多個燈泡組成并均勻分布于所述燈箱主體內(nèi)的內(nèi)壁上，所述聚氟乙烯參照白板設(shè)置于所述燈箱主體內(nèi)的底部，所述工業(yè)CXD和所述濾波片組件均設(shè)置于所述燈箱主體內(nèi)的頂部且所述濾波片組件的濾波片位于所述工業(yè)CCD的前端，所述工業(yè)CCD的信號傳輸端通過數(shù)據(jù)線與所述計算機的信號傳輸端連接，待測煙葉位于所述燈箱主體內(nèi)的底部。
[0007]具體地，所述暖光源組的燈泡為4個。
[0008]本發(fā)明基于高光譜技術(shù)的煙葉智能分級方法，包括以下步驟:
[0009](I)、挑選一批已知等級的煙葉樣品，并將其分為兩份，取一份煙葉樣品建立模型；
[0010](2)、采集煙葉樣品的圖像，儲存到計算機上，即得到煙葉等級判斷數(shù)據(jù)庫；
[0011](3)、通過標(biāo)準(zhǔn)煙葉樣本的彩色圖像信息和對應(yīng)的等級，對采集好的模型進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的模型；[0012](4)、分析煙葉的紅外窄波段灰度圖像，根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果對上一步得到的模型進行修正，得到最終模型；
[0013](5)、取第二份煙葉樣品作為待檢樣；
[0014](6)、依次將待測煙葉送到燈箱主體內(nèi)；
[0015](7)、計算機自動控制工業(yè)CXD和濾波片組件，采集得到煙葉的彩色圖像和紅外窄波段灰度圖像；
[0016](8)、系統(tǒng)自動對煙葉圖像處理，并根據(jù)步驟(4)中得到的模型對煙葉進行智能分級。
[0017]本發(fā)明的有益效果在于:
[0018]本發(fā)明是基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)和方法，與現(xiàn)有技術(shù)相t匕，本發(fā)明應(yīng)用高速圖像處理技術(shù)對采集到的煙葉圖像進行處理，一次得到煙葉的幾何形狀特征、顏色特征、紋理特征和內(nèi)部品質(zhì)特征，設(shè)計結(jié)構(gòu)簡單穩(wěn)定，實現(xiàn)了煙葉的智能分級，且分級速度很快，大大提高了煙葉分級的效率和客觀性，統(tǒng)一了煙葉收購過程中的等級指標(biāo)，提高等級純凈度，為卷煙工業(yè)更好使用煙葉提供保障，同時可提高分級效率，降低生產(chǎn)成本。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]圖1是本發(fā)明所述基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0020]圖2是本發(fā)明所述基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級方法的流程圖。
[0021]圖中:1_燈箱主體、2-工業(yè)(XD、3-濾波片組件、4-暖光源組、5-聚氟乙烯參照白板、6-待測煙葉、7_計算機。
【具體實施方式】
[0022]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明:
[0023]如圖1所示:本發(fā)明基于高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)，包括燈箱主體I (燈箱主體內(nèi)面均為黑色漫反射材質(zhì))、工業(yè)CCD2 (可采集到在一定速度范圍內(nèi)勻速運動物體的高清圖像，圖像質(zhì)量高，且能長時間連續(xù)工作，利于煙葉的實時在線自動分級)、濾波片組件3 (包括濾波片及其機械連接運動裝置)、暖光源組4、聚氟乙烯參照白板5 (可對光源波動、C⑶熱噪聲、震動等噪聲進行補償，保證了系統(tǒng)長時間連續(xù)運行的穩(wěn)定性)和計算機7，燈箱主體I和暖光源組4兩者保證了煙葉圖像采集環(huán)境中光照的均勻性和顏色的飽和度，暖光源組4為多個燈泡組成并均勻分布于燈箱主體I內(nèi)的內(nèi)壁上，聚氟乙烯參照白板5設(shè)置于燈箱主體I內(nèi)的底部,工業(yè)(XD2和濾波片組件3均設(shè)置于燈箱主體I內(nèi)的頂部且濾波片組件3的濾波片位于工業(yè)(XD2的前端，工業(yè)(XD2的信號傳輸端通過數(shù)據(jù)線與計算機7的信號傳輸端連接，待測煙葉6位于燈箱主體I內(nèi)的底部。暖光源組4的燈泡為4個。煙葉智能分級系統(tǒng)分別對可見光波段彩色圖像和特征窄波段的灰度圖像進行分析處理，首先進行圖像預(yù)處理，具體包含降低圖像噪聲、減最小值、邊緣增強、中值濾波、小波分析等方法中的一種或幾種；其次對預(yù)處理后的圖像進行分析，提取其中包含的煙葉特征信息，具體為，對可見光波段彩色圖像處理，得到煙葉的外部特征，對紅外窄帶波段的灰度圖像處理，得到煙葉的部分外部特征和內(nèi)部品質(zhì)特征。煙葉分級特征包括煙葉的幾何形狀特征、顏色特征和紋理特征等外部特征以及煙葉油分、成熟度等的內(nèi)部特征，它們表征了煙葉的部位、顏色、成熟度、葉片結(jié)構(gòu)、身份、油分、色度、長度、寬度、殘傷與破損等煙葉特征，這也是煙葉分級的依據(jù)。其中，煙葉的幾何形狀包括煙葉的長度、寬度、長寬比、面積、周長等參數(shù)信息；顏色特征，具體煙葉的整體顏色，是通過工業(yè)CCD采集的煙葉圖像各個像素點RGB的均值反映的，此處所述的各像素點不包括煙葉雜斑部分的像素；紋理特征具體包含了煙葉的脈絡(luò)、雜斑等，很大程度上表征了煙葉的疏松度、成熟度含梗率和損傷等情況。煙葉等級判斷數(shù)據(jù)庫是在實驗室中利用基于光譜儀的高光譜圖像系統(tǒng)，通過主成分分析等方法得到幾個特征波長，并利用機器視覺技術(shù)和模式識別算法對大量樣品進行訓(xùn)練。為了提高分級結(jié)果的準(zhǔn)確度，以及數(shù)據(jù)處理的速度，分級判斷時采取以煙葉彩色圖像為主，幾個紅外灰度圖像為輔的方式，具體為，首先根據(jù)煙葉彩色圖像的特征提取結(jié)果進行初步分級，然后根據(jù)紅外圖像的分析結(jié)果對煙葉的級別進行調(diào)整，即以煙葉的外部特征作為主特征進行分級，以其內(nèi)部特征對分級結(jié)果微調(diào)。這種處理方式，提高了煙葉分級的準(zhǔn)確度和速度，非常有利于在線式的煙葉分級系統(tǒng)。
[0024]如圖2所示:本發(fā)明基于高光譜技術(shù)的煙葉智能分級方法，包括以下步驟:
[0025](I)、挑選一批已知等級的煙葉樣品，并將其分為兩份(每份都含所有42個國家標(biāo)準(zhǔn)等級的煙葉)，取一份煙葉樣品建立模型；
[0026](2)、采集煙葉樣品的圖像(采用基于高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)采集煙葉樣品的圖像)，儲存到計算機上，即得到煙葉等級判斷數(shù)據(jù)庫(樣本煙葉的等級是由專業(yè)人員嚴(yán)格依據(jù)國家評定標(biāo)準(zhǔn)通過感官分析評定的。為了建立高效合理的訓(xùn)練模型，首先依據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)，并且根據(jù)大量優(yōu)秀專業(yè)煙葉評級員的煙葉評級經(jīng)驗，得到煙葉各外部特征的優(yōu)先權(quán)和初級權(quán)重，以此建立評判模型)；
[0027](3)、通過標(biāo)準(zhǔn)煙葉樣本的彩色圖像信息和對應(yīng)的等級，對采集好的模型進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的模型；
[0028](4)、分析煙葉的紅外窄波段灰度圖像，根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果對上一步得到的模型進行修正，得到最終模型；
[0029](5)、取第二份煙葉樣品作為待檢樣(為了檢驗所建模型和系統(tǒng)的煙葉分級精度和有效性)；
[0030](6)、依次將待測煙葉送到燈箱主體內(nèi)；
[0031](7)、計算機自動控制工業(yè)CXD和濾波片組件，采集得到煙葉的彩色圖像和紅外窄波段灰度圖像；
[0032](8)、系統(tǒng)自動對煙葉圖像處理，并根據(jù)步驟(4)中得到的模型對煙葉進行智能分級。
【權(quán)利要求】
1.一種基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)，其特征在于:包括燈箱主體、工業(yè)(XD、濾波片組件、暖光源組、聚氟乙烯參照白板和計算機，所述暖光源組為多個燈泡組成并均勻分布于所述燈箱主體內(nèi)的內(nèi)壁上，所述聚氟乙烯參照白板設(shè)置于所述燈箱主體內(nèi)的底部，所述工業(yè)CCD和所述濾波片組件均設(shè)置于所述燈箱主體內(nèi)的頂部且所述濾波片組件的濾波片位于所述工業(yè)CCD的前端，所述工業(yè)CCD的信號傳輸端通過數(shù)據(jù)線與所述計算機的信號傳輸端連接，待測煙葉位于所述燈箱主體內(nèi)的底部。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級系統(tǒng)，其特征在于:所述暖光源組的燈泡為4個。
3.一種基于機器視覺和高光譜技術(shù)的煙葉智能分級方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)、挑選一批已知等級的煙葉樣品，并將其分為兩份，取一份煙葉樣品建立模型； (2)、采集煙葉樣品的圖像，儲存到計算機上，即得到煙葉等級判斷數(shù)據(jù)庫； (3)、通過標(biāo)準(zhǔn)煙葉樣本的彩色圖像信息和對應(yīng)的等級，對采集好的模型進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的模型； (4)、分析煙葉的紅外窄波段灰度圖像，根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果對上一步得到的模型進行修正，得到最終模型； (5)、取第二份煙葉樣品作為待檢樣； (6)、依次將待測煙葉送到燈箱主體內(nèi)； (7)、計算機自動控制工業(yè)CCD和濾波片組件，采集得到煙葉的彩色圖像和紅外窄波段灰度圖像； (8)、系統(tǒng)自動對煙葉圖像處理，并根據(jù)步驟(4)中得到的模型對煙葉進行智能分級。
【文檔編號】G01N21/27GK103543107SQ201310499083
【公開日】2014年1月29日 申請日期:2013年10月21日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月21日
【發(fā)明者】梁洪波, 梁永 申請人:梁洪波