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基于机器视觉和MSD微结构描述算法的霉变烟在线检测研究

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摘要为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选，设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像，采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征，基于神经网络集成分类算法，通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习，实现霉变烟的在线检测识别。经过测试，该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示，采用霉烟靶物单独过料时，机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上；将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时，系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明，机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。

DOI 7dmnmpvr4n/1507354

作者刘斌;朱文魁;周雅宁;毛伟俊;钟科军;席建平;张辉;王艺斌;黄岗

机构地区不详

出处《中国烟草学报》 2015年2期

关键词烟叶机器视觉微结构描述算法霉变烟检测

分类 [农业科学][烟草工业]

出版日期 2015年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

中国烟草学报

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烟叶机器视觉微结构描述算法霉变烟检测

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