基于图像处理与机器学习的初烤含青烟叶辨别及含青程度识别研究

作者：李峥; 徐志强^*; 张晓兵; 林珈夷; 钟永健; 徐均华; 张赵鹏; 焦得平

来源：昆明学院学报, 2023, 45(06): 19-25.

DOI：10.14091/j.cnki.kmxyxb.2023.06.003

• 初烤烟叶
• 含青程度
• 支持向量机
• 图像处理
• 识别模型

为提升烟叶含青程度识别效率和准确度，通过对不同含青程度烟叶参比样的构建，采用计算机图像处理技术筛选出含青区域提取的最优颜色通道和参数阈值，并基于支持向量机(SVM)构建不同含青程度烟叶的识别模型.结果表明：烟叶正面透光图像适合用于含青区域的提取；Lab颜色模型的a通道提取图像中含青区域的效果最佳，其阈值范围为(141,142);SVM模型对不同程度含青烟叶样品的测试准确率达到86.01%.混淆矩阵显示，SVM模型对正组和微带青烟叶的识别准确率较高.图像处理技术和支持向量机对含青烟叶程度的划分有较好的应用效果.

• 单位
  浙江中烟工业有限责任公司