[發(fā)明專利]一種初烤煙葉青筋煙自動(dòng)識(shí)別方法及青筋煙檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910233421.1
• 申請(qǐng)日: 2019-03-26
• 公開（公告）號(hào): CN109948631B
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 傅傳德;許清強(qiáng);孫靖;徐宗宗;程學(xué)青;郭永良;張偉;李軍;趙文彩;鄭磊;傅云龍;孫曉良;李培云;高峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東山大新元易通信息科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/46
• 分類號(hào): G06K9/46;G06T5/00;H04N5/225;A24B3/10
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本發(fā)明公開了一種初烤煙葉青筋煙自動(dòng)識(shí)別方法及青筋煙檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)，其中，所述方法包括：采集待測(cè)煙葉圖像；將所述待測(cè)煙葉圖像劃分為大小相等的多個(gè)圖像塊；對(duì)于每個(gè)圖像塊：分別根據(jù)青筋的特征閾值區(qū)間，識(shí)別所有落入該特征閾值區(qū)間的像素；對(duì)識(shí)別出的像素進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)；若存在連續(xù)像素，且連續(xù)的像素?cái)?shù)目超過一定閾值，判定該圖像塊中存在青筋；根據(jù)所有圖像塊青筋的識(shí)別結(jié)果，判斷所述待測(cè)煙葉圖像是否存在青筋。該方法能夠自動(dòng)識(shí)別初烤煙葉中是否包含青筋，且在煙葉收購(gòu)環(huán)節(jié)進(jìn)行青筋煙檢測(cè)報(bào)警。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種初烤煙葉青筋煙自動(dòng)識(shí)別方法及青筋煙檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。

黃片黃筋是優(yōu)質(zhì)煙葉的基本要求，但是在煙葉生產(chǎn)中，特別是上部煙葉初烤后葉脈含青(青筋)現(xiàn)象比較普遍。青筋煙葉不僅表明葉脈中葉綠素在烘烤過程中沒有充分降解，同時(shí)也意味著葉內(nèi)的淀粉、蛋白質(zhì)等物質(zhì)分解轉(zhuǎn)化不足，內(nèi)在油分少、彈性差，內(nèi)在化學(xué)成分不協(xié)調(diào)，青雜色重，香氣不足，葉片內(nèi)在和外觀品質(zhì)都很差，對(duì)工業(yè)卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量影響很大也很壞。目前對(duì)青筋煙的識(shí)別都是通過人工觀看的方法進(jìn)行檢測(cè)，但是人工檢測(cè)存在視覺疲勞和人為主觀因素等的影響制約。

發(fā)明內(nèi)容

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種青筋煙自動(dòng)識(shí)別方法和青筋煙檢測(cè)報(bào)警系統(tǒng)，構(gòu)建青筋的特征閾值區(qū)間，對(duì)采集的煙葉圖像進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的自動(dòng)識(shí)別，判斷是否含有青筋煙，并且據(jù)此提醒煙葉定級(jí)人員剔除青筋煙。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了如下技術(shù)方案：

一種青筋煙自動(dòng)識(shí)別方法，包括以下步驟：

通過照明成像設(shè)備采集待測(cè)煙葉圖像；

將圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換為HSI空間，通過高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)；

將所述待測(cè)煙葉增強(qiáng)圖像劃分為大小相等的多個(gè)圖像塊；

對(duì)于每個(gè)圖像塊：

分別根據(jù)青筋的特征閾值區(qū)間，識(shí)別所有落入該特征閾值區(qū)間的像素；

對(duì)識(shí)別出的像素進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)；

若存在連續(xù)像素，且連續(xù)的像素?cái)?shù)目超過一定閾值，判定該圖像塊中存在青筋；

根據(jù)所有圖像塊青筋的識(shí)別結(jié)果，判斷所述待測(cè)煙葉圖像是否存在青筋。

一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種青筋煙自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，包括：

照明成像模塊，采集待測(cè)煙葉圖像；

青筋特征閾值區(qū)間生成模塊，通過對(duì)多個(gè)青筋煙樣品圖像進(jìn)行分析提取青筋特征；

圖像分塊模塊，將所述待測(cè)煙葉圖像劃分為大小相等的多個(gè)圖像塊；

青筋識(shí)別模塊，對(duì)于每個(gè)圖像塊：

分別根據(jù)青筋的特征閾值區(qū)間，識(shí)別所有落入該特征閾值區(qū)間的像素；

對(duì)識(shí)別出的像素進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)；

若存在連續(xù)像素，且連續(xù)的像素?cái)?shù)目超過一定閾值，判定該圖像塊中存在青筋；

根據(jù)所有圖像塊青筋的識(shí)別結(jié)果，判斷所述待測(cè)煙葉圖像是否存在青筋。

一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述青筋煙自動(dòng)識(shí)別方法。

一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種計(jì)算裝置，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述青筋煙自動(dòng)識(shí)別方法。