[發明專利]一種基于煙葉特征的全信息在線采集系統及方法有效
| 申請號: | 202011460313.7 | 申請日: | 2020-12-11 |
| 公開(公告)號: | CN112540971B | 公開(公告)日: | 2023-06-09 |
| 發明(設計)人: | 趙華武;邱曄 | 申請(專利權)人: | 云南中煙工業有限責任公司 |
| 主分類號: | G06F16/21 | 分類號: | G06F16/21;G06F16/28;G06K17/00;G06T7/62;G06T7/90;G06N3/02;G01N21/359 |
| 代理公司: | 昆明正原專利商標代理有限公司 53100 | 代理人: | 金耀生;于洪 |
| 地址: | 650231 *** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 煙葉 特征 信息 在線 采集 系統 方法 | ||
1.一種基于煙葉特征的全信息在線采集系統,其特征在于,包括:RFID信息采集模塊(1)、圖像采集模塊(2)、圖像處理模塊(3)、測厚模塊(4)、稱重模塊(5)、近紅外光譜采集模塊(6)、化學成分分析模塊(7)、數據分類模塊(8)和數據存儲模塊(9);
RFID信息采集模塊(1),用于采集每把煙葉上RFID電子標簽中的數據;
圖像采集模塊(2),用于采集煙葉正面和背面的圖像;
圖像處理模塊(3),與圖像采集模塊(2)相連,用于根據圖像采集模塊采集到的圖像進行處理,獲得煙葉的長、寬、面積、葉尖夾角、脈相和顏色色彩值;
測厚模塊(4),用于采集煙葉的厚度信息;
稱重模塊(5),用于采集煙葉的重量;
近紅外光譜采集模塊(6),用于采集煙葉的近紅外光譜;
化學成分分析模塊(7),與近紅外光譜采集模塊(6)相連,用于根據煙葉的近紅外光譜進行分析,獲取煙葉的化學成分;
數據分類模塊(8)分別與RFID信息采集模塊(1)、圖像處理模塊(3)、測厚模塊(4)、稱重模塊(5)、化學成分分析模塊(7)相連,用于獲取每片煙葉的信息,然后進行分類,將同一產地、同一年份、同一等級、同一品種的煙葉信息作為一類;
所述的每片煙葉的信息包括RFID信息采集模塊(1)采集到的數據、圖像處理模塊(3)處理前的圖像及處理后的信息、測厚模塊(4)測得的數據、稱重模塊(5)測得的數據、化學成分分析模塊(7)分析前的圖譜及分析后的數據;
數據存儲模塊(9),與數據分類模塊(8)相連,用于存儲經數據分類模塊(8)分類后的信息,作為煙葉特征全信息數據庫;
所述的化學成分包括水分、總糖、還原糖、總氮、煙堿、鉀和氯含量;
化學成分分析模塊(7)內預存有化學成分分析模型;所述的化學成分分析模型為神經網絡模型;所述的神經網絡模型以煙葉的近紅外光譜峰信息為輸入,以煙葉的化學成分為輸出,進行訓練獲得的。
2.根據權利要求1所述的基于煙葉特征的全信息在線采集系統,其特征在于,RFID信息采集模塊(1)為閱讀器。
3.根據權利要求1所述的基于煙葉特征的全信息在線采集系統,其特征在于,RFID電子標簽中的數據包括產地、年份、等級、品種和生態信息。
4.根據權利要求1所述的基于煙葉特征的全信息在線采集系統,其特征在于,所述的煙葉的厚度信息包括葉尖、葉中和葉基的厚度。
5.根據權利要求1所述的基于煙葉特征的全信息在線采集系統,其特征在于,還包括篩選模塊(10)和顯示模塊(11);篩選模塊(10)分別與數據存儲模塊(9)、顯示模塊(11)相連;
篩選模塊(10)用于通過關鍵字從數據存儲模塊(9)中進行篩選,獲得篩選結果;顯示模塊用于顯示篩選結果。
6.根據權利要求1所述的基于煙葉特征的全信息在線采集系統,其特征在于,圖像采集模塊(2)為攝像頭;測厚模塊(4)為激光測厚儀,近紅外光譜采集模塊(6)為在線近紅外光譜儀。
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