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文中介紹的煙葉在線分揀方法是利用數(shù)字圖像處理及模式識別技術實現(xiàn)的，簡要說明了煙葉實時光電分揀系統(tǒng)的原理和結構。同時，著重討論了煙葉雜質(zhì)識別算法，詳盡地闡述了利用閾值選取來建立合格煙葉顏色表以及目標雜質(zhì)的區(qū)域標記與確定開閥位置的方法。此分揀設備的應用表明了算法的實時性好，可靠性高，能很好地滿足工業(yè)生產(chǎn)要求，大大提高了煙葉剔除雜質(zhì)的自動化與智能化。
雜物剔除是計算機視覺領域的一個非?；钴S的課題。近幾年來人們對雜物剔除做了大量的研究，提出了很多種剔除方法。但在煙草行業(yè)里應用的相對較少。由于傳統(tǒng)的分揀方法已不能滿足精度，效率的要求。而煙草企業(yè)又對煙葉質(zhì)量要求較高，因為其純度直接決定著煙絲的好壞。如果漏檢的煙葉變質(zhì)或混有有毒雜質(zhì)不僅影響煙絲質(zhì)量，甚至會危害人的身心健康。因此，就迫切需要提高煙葉雜質(zhì)的剔除精度，實現(xiàn)除雜的自動化和智能化。目前，很多煙葉分揀系統(tǒng)都是基于對煙葉圖像的處理，但其核心是雜質(zhì)識別算法，算法的不同就決定了剔除效果有很大的差別。那么如何設計一個既快速又穩(wěn)定的雜質(zhì)識別算法對雜物剔除來說具有十分重要的意義。本文就是在如何準確提取雜質(zhì)面積的思想下，提出的一種新的識別算法。而且通過人機交互接口此算法還可以滿足各檔次，各質(zhì)量級別煙葉的分揀。
雜物剔除是計算機視覺領域的一個非?；钴S的課題。近幾年來人們對雜物剔除做了大量的研究，提出了很多種剔除方法。但在煙草行業(yè)里應用的相對較少。由于傳統(tǒng)的分揀方法已不能滿足精度，效率的要求。而煙草企業(yè)又對煙葉質(zhì)量要求較高，因為其純度直接決定著煙絲的好壞。如果漏檢的煙葉變質(zhì)或混有有毒雜質(zhì)不僅影響煙絲質(zhì)量，甚至會危害人的身心健康。因此，就迫切需要提高煙葉雜質(zhì)的剔除精度，實現(xiàn)除雜的自動化和智能化。目前，很多煙葉分揀系統(tǒng)都是基于對煙葉圖像的處理，但其核心是雜質(zhì)識別算法，算法的不同就決定了剔除效果有很大的差別。那么如何設計一個既快速又穩(wěn)定的雜質(zhì)識別算法對雜物剔除來說具有十分重要的意義。本文就是在如何準確提取雜質(zhì)面積的思想下，提出的一種新的識別算法。而且通過人機交互接口此算法還可以滿足各檔次，各質(zhì)量級別煙葉的分揀。
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