基于RGB图像处理的烟叶水分无损检测方法研究

为探求烤烟鲜烟叶RGB图像特征与其水分的相关性,采用1 300万像素的手机采集盆栽的成熟期烟叶叶片的图像信息,用烘干法测量叶片的含水率;研究基于灰度直方图的图像处理技术,提取了叶片的颜色特征值,分析其与含水率的关系。在烟叶图像的均值、方差、歪斜度、峰态、能量和熵6组特征值中,均值、能量与含水率存在较好的相关性,可以用来预测烟叶水分;方差、歪斜度、峰态和熵与烟叶含水率没有相关性,难以预测烟叶的水分;均值与含水率的回归模型相关系数为0.801 5,含水率预测结果误差维持在±2.10%,标准差为0.012;能量与含水率的回归模型相关系数为0.659 2,预测结果误差维持在±3.50%,标准差为0.015。基于手机采集的烟叶RGB图像可以无损检测其水分。     

基于图像处理的烟叶水分含量快速预测

利用图像处理技术进行了烤烟鲜烟叶水分含量的快速预测。使用1 300万～1 600万像素的数码相机或具有拍摄功能的手机采集不同生长时期不同烤烟品种的烟叶图像,利用MATLAB软件图像处理中的灰度直方图提取烟叶图像的灰度均值,建立了不同烟叶均值之间的关系图,根据均值与水分含量正相关的关系来快速预测烟叶水分含量。结果表明,成熟期烟叶,不同烤烟品种之间水分含量差别较大,相同品种之间水分含量也会有些差别,K326烟叶较云烟99在烘烤时需要的能量要多;生长期烟叶,不同烤烟品种所需水分是不同的,在旺长期,云烟87的需水量小于云烟99的需水量。