基于图像处理的烟草甲自动监测系统设计与应用

根据烟草仓储及卷烟生产车间的烟草甲自动监测需求，结合烟草甲[Lasioderma serricorne(Fabricius)]实际图像特征，在基于标记分水岭算法的基础上叠加分割图像算法，设计了基于图像处理的烟草甲自动监测系统，通过全自动拍照设备定时采集相应诱捕器图像，利用有线网络将图像传输至服务器，在服务器端完成图像识别与计数、实时展示、超标报警、历史曲线查看等功能，解决了烟草甲实际监测过程中虫板烟尘、虫体重合、光线等诸多干扰因素，实现了烟草甲精准的自动图像识别及计数功能。实际应用表明，该系统工作稳定，计数平均准确率大于94.00%，在卷烟生产车间烟虫监测上具有较好的应用前景。