声明
致谢
摘要
1 绪论
1.1 行业背景以及研究目的
1.2 人工烟叶分级现状
1.3 国内外烟叶自动化分级研究现状
1.3.1 国外烟叶自动化分级的发展状况
1.3.2 基于颜色的烟叶自动分级方法
1.3.3 基于烟叶叶形的烟叶自动分级方法
1.3.4 基于纹理的烟叶自动分级方法
1.3.5 其他烟叶自动分级方法
1.4 烟叶分级关键问题以及研究内容
1.5 论文结构安排
2 烟叶分级解决方案的提出
2.1 前言
2.2 烟叶分级国家标准
2.3 烟叶分级现场制约条件对选择分级特征的影响
2.4 其他技术手段的局限性
2.5 基于颜色特征解决方案的确定
3 烟叶图像采集系统
3.1 烟叶图像采集系统要求
3.2 图像采集系统硬件设备
3.2.1 传送带设计
3.2.2 编码器原理
3.2.3 帧传感器
3.2.4 同步盒
3.2.5 光源的选择
3.2.6 相机的选择
3.2.7 小结
3.3 图像采集系统工作流程
4 烟叶分级算法设计以及实现
4.1 分级算法流程
4.2 烟叶区域分割算法
4.2.1 单通道烟叶分割算法
4.2.2 改进的双通道分割算法
4.3 烟叶形状预分级
4.4 常用的颜色模型
4.4.1 RGB颜色模型
4.4.2 CMY颜色模型
4.4.3 YUV与YIQ颜色模型
4.4.4 HSI颜色模型
4.5 均匀的颜色模型
4.6 基于Lab颜色模型的烟叶分级算法
4.7 实验过程以及结果分析
4.7.1 实验过程
4.7.2 实验结果分析
4.8 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集