基于BPNN和SVM的烟叶成熟度鉴别模型

摘要

为了在烟叶采收环节中快速准确地鉴别适熟烟叶.以下部烟叶为样本,利用烟叶图像的RGB颜色特征信息,以目标区域和背景区域平均灰度值的最大对比度为依据,选取G-B图像提取烟叶目标区域.目标区域通过形态学膨胀和腐蚀运算去除噪声后,从原始烟叶图像中得到目标烟叶图像.通过MATLAB软件提取R、G、H、S、V颜色特征均值,以及能量ASM、熵ENT、惯性矩INE、相关性CORML纹理特征,将这9个变量作为输入参数,分别建立基于BP神经网络、支持向量机的烟叶成熟度鉴别模型,准确率分别为93.83％和97.53％.试验结果表明,通过机器视觉对烟叶成熟度鉴别是可行的,为进一步研制烟叶采收机奠定了基础.