一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法技术

本发明专利技术涉及烟叶舒展率识别技术领域，尤其涉及一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法。其技术方案包括通过工业相机采集松散回潮后烟叶的透光图像，调节相机焦距、曝光时间及光源角度；对所述透光图像进行叶片分割处理，包括：将原始图像转换为灰度图像，并通过二值化处理分离烟叶区域与背景，采用Robert算子提取烟叶边缘。本发明专利技术通过灰度背景去除、多算子边缘检测、形态学滤波图像处理技术，有效消除背景干扰并保留完整叶片轮廓；结合自适应阈值分割算法，实现烟叶透光区域的精准识别，最终通过面积比值计算获得舒展率参数，克服传统检测技术的不足，为烟叶加工过程的智能化控制提供可靠依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及烟叶舒展率识别，尤其涉及一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法。

技术介绍

1、在烟叶加工过程中，松散回潮工序是烟叶复烤的关键环节，其主要目的是通过调节烟叶水分和温度，使烟叶舒展并达到适宜的加工状态。烟叶舒展率作为衡量松散回潮效果的重要指标，直接影响后续切丝、干燥等工序的加工质量。传统检测方法主要依赖人工观察和经验判断，存在检测效率低、主观性强、误差大等问题。现有技术中，基于机器视觉的烟叶舒展率检测方法逐渐得到应用。但传统图像处理算法存在以下技术缺陷：

2、复杂背景干扰：烟叶在透光检测时易受光源不均匀、打光板反光等因素影响，导致图像分割精度下降；

3、边缘检测失真：采用传统 sobel、prewitt 等算子进行边缘检测时，对烟叶复杂纹理的适应性不足，易产生轮廓断裂或过分割现象；

4、小区域噪声干扰：图像中残留的微小杂质或背景噪声会影响面积计算的准确性；

5、阈值设定依赖经验：现有方法的阈值参数需人工反复调试，难以适应不同批次烟叶的差异性。

6、综上所述，我们提出一种松散回潮后烟叶舒展本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法，其特征在于，所述S21中采用rgb2gray函数进行灰度转换，并通过im2bw函数进行二值化处理。

3.根据权利要求1所述的一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法，其特征在于，所述S22中采用edge函数结合Robert算子进行边缘检测，并利用imfill函数填充封闭区域，通过imerode函数腐蚀背景轮廓线。

4.根据权利要求1所述的一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法，其特征在于，所述S23中采用bwareaopen函数进行开运...

【技术特征摘要】

1.一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法，其特征在于，所述s21中采用rgb2gray函数进行灰度转换，并通过im2bw函数进行二值化处理。

3.根据权利要求1所述的一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法，其特征在于，所述s22中采用edge函数结合robert算子进行边缘检测，并利用imfill函数填充封闭区域，通过imerode函数腐蚀背景轮廓线。

4.根据权利要求1所述的一种松散回潮后烟叶舒展率识别计算方法，其特征在于，所述s23中采用bwareaopen函数进行开运算，删除面积小于1000像...

【专利技术属性】
技术研发人员：邰雅婷，张海波，张帅，操文军，
申请(专利权)人：安徽百视达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：