一种烟草鲜叶成熟度判定模型的构建方法技术

本发明专利技术公开了一种烟草鲜叶成熟度判定模型的构建方法，先依据国标将叶片分成上、中、下部烟叶三组，每组包含欠熟、成熟和过熟三类，合计9个类别；再通过标准图像采集流程，分别提取9个类别的叶片RGB图像Red、Green、Blue三个颜色通道及灰度图像的叶色偏态参数、HSV色调参数、叶面纹理参数及叶型参数等叶面特征参数，以此作为输入因子，运用多元回归及BP网络神经法构建叶面特征参数

【技术实现步骤摘要】
一种烟草鲜叶成熟度判定模型的构建方法


[0001]本专利技术涉及烟草检测领域，尤其涉及一种烟草鲜叶成熟度判定模型的构建方法。

技术介绍

[0002]烟草是我国主要经济作物之一，烟叶成熟度是影响烟叶烘烤品质，进而影响烤后烟叶销售价格的关键因素。烟叶成熟度不够不仅影响烟叶烤后外观性状、物理性状和上等烟比例，还影响烟叶的化学及评吸总体质量。目前，采收成熟度不够的烟叶仍是我国烤烟生产上普遍存在的问题,一定程度上限制了我省烟叶质量的进一步提高，早在80年代,一些中外专家就指出,我国烟叶质量与世界先进国家相比,最主要的差距在于成熟度不够。
[0003]传统烟叶成熟度定量判定方法分别利用叶片物理参数(如茎叶夹角、叶片厚度等)、化学参数(SPAD等)作为度量烟叶成熟度的指标，这些方法均需要大量人工，不仅费时费力，也易产生主观误差。实验室中常用SPAD值(可以测定叶绿素相对值)来定量描述鲜烟生理成熟度。由于SPAD值测量耗时耗力，还易损坏烟叶，在大田生产使用中受到限制。在现阶段实际生产中，主要依靠人工肉眼识别对鲜烟外观成熟度进行区分，但是，外观成熟度与生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种烟草鲜叶成熟度判定模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：样品分类；摘取多样品烟株的上、中、下部位同数量叶片，按部位和成熟度进行分类；步骤二：叶片图像采集；将步骤一摘取的叶片放入一图像采集平台上，用高分辨率数码照相机进行图像采集；步骤三：图片预处理；采用Adobe Photoshop CS软件对步骤二采集的原始图像进行切割，只保留鲜叶叶片部分；步骤四：叶片图像特征参数提取；采用MATLAB软件对步骤三预处理的图像进行参数提取，包括叶色偏态参数提取、HSV色调参数提取、叶面纹理参数提取和叶型参数提取，并构建叶色图像特征参数集N2；步骤五：方差分析；以鲜烟成熟度为分类因子，采用SPSS软件，运用LSD方法及Duncan方法对步骤四提取的叶片图像特征参数进行方差分析；步骤六：相关分析；选取全部样品，运用SPSS软件对鲜叶成熟度与步骤四提取的叶片图像特征参数进行Person相关分析；步骤七：判定模型构建；采用传统叶色正态分布参数集N1及步骤四所构建的叶色图像特征参数集N2分别构建F1-F4鲜叶成熟度判定模型；包括：
①
采用SPSS软件，以鲜叶成熟度作为因变量，以N1、N2参数集为自变量，采用基于最小二乘法的逐步回归方式分别建立线性回归模型F1、F2；
②
采用MATLAB的Neural Network Toolbox，以鲜叶成熟度为输出因子，分别以N1、N2参数集为输入层，先将数据进行归一化处理后，再通过神经网络训练，构建BP神经网络模型F3、F4；步骤八：确定判定模型；运用步骤七中构建的F1-F4模型对样品成熟度进行判定，并计算判定准确度，通过模型判定准确度比较，确定选用叶色图像特征参数集N2构建的F4鲜叶成熟度判定模型。2.根据权利要求1所述的一种烟草鲜叶成熟度判定模型的构建方法，其特征在于：步骤一中的分类在室内进行，所述叶片从烟株上摘取下送入室内进行分类的时间<10min。3.根据权利要求1所述的一种烟草鲜叶成熟度判定模型的构建方法，其特征在于：步骤二所述图像采集平台的台面尺寸为300cm

【专利技术属性】
技术研发人员：林润英，陈郑盟，孙鑫，王鑫，蓝周焕，沈平，童德文，林天然，张犇，杜超凡，陈钰，陈炜，石三三，詹吉平，卢雨，林琦嘉，林萍萍，林志华，曾文龙，沈少君，赵羡波，林国健，
申请(专利权)人：福建省烟草公司龙岩市公司，
类型：发明
国别省市：