基于机器视觉技术的烤烟鲜烟叶成熟度检测

史龙飞，宋朝鹏，贺帆，段史江，王涛，王梅，宫锦，宫长荣

(河南农业大学 烟草学院，河南 郑州 450002)

目前，烟农种烟积极性普遍不高[1]，劳动强度大、成本高是主要制约因素。采摘烟叶是烟叶种植过程中主要的用工投入，保证适宜的烟叶采收成熟度是获得较好烟叶收益的前提，而烟农和技术员依然是采用传统的方式进行烟叶采摘，成熟度很难保持一致，导致烘烤过程中同一烤房不同烟叶烘烤特性不一致，烤后烟出现烤青、烤黑等现象，严重影响经济效益。张惠民等[2]利用数学语言描述了烟叶分级模型，建立了基于图像特征的烤烟烟叶分级系统模型；马文杰等[3-4]通过图像投射研究了烟叶图像分割技术及投射图像颜色特征在烟叶识别中的应用，提高了烟叶图像分割技术的可信度和烟叶分组识别的准确率；段史江等[5]利用图像处理技术和BP神经网络检测了烘烤过程中烟叶β-胡萝卜素的含量。机器视觉技术应用于烤烟成熟度检测方面的报道较少。笔者采用机器视觉技术提取烟叶的颜色及纹理信息，建立BP神经网络模式识别系统对烟叶成熟度进行检测，以消除烟叶生产中人为因素的不确定性，为准确、快速实现对烟叶成熟度的判断提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料与主要仪器设备

供试烤烟品种为云烟87。选取大田烟株长势基本一致、叶色基本一致且无病虫害的烟株挂牌标识，以中部叶(11～12位叶)为试验材料。

主要仪器设备：参照文献[6]中的方……