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机器视觉助力烟草行业仍有四大难题待解决

本文摘要:机械视觉系统可以慢慢提供大量信息,自动开展数据处理,与生产中的其他板块信息相互构建,在提高生产柔软性和自动化程度方面具有相当大的优势。在不适合人工作业的危险环境和人工视觉不能满足要求的情况下,常用机械视觉代替人工视觉。在大批量工业生产过程中,通过机器视觉系统检测产品质量具有速度快、精度高的优点,可以大大提高生产效率和生产自动化程度。 但是,由于机器视觉技术本身的性质和拒绝,在一些应用中仍有许多技术问题需要解决。例如,烟草行业有四个问题。1、关于图片处理的动态性。

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机械视觉系统可以慢慢提供大量信息,自动开展数据处理,与生产中的其他板块信息相互构建,在提高生产柔软性和自动化程度方面具有相当大的优势。在不适合人工作业的危险环境和人工视觉不能满足要求的情况下,常用机械视觉代替人工视觉。在大批量工业生产过程中,通过机器视觉系统检测产品质量具有速度快、精度高的优点,可以大大提高生产效率和生产自动化程度。

但是,由于机器视觉技术本身的性质和拒绝,在一些应用中仍有许多技术问题需要解决。例如,烟草行业有四个问题。1、关于图片处理的动态性。

目前,许多研究成果都是静态的,即从室内或田间收集静态图像,然后用计算机处理图像。实际应用于拒绝识别的算法需要适应环境室外动态的条件。有些动态算法已经很顺利,但分类精度不高。有研究指出,利用现代数学的分析方法,如分型理论、小波转换可以重新进行图像处理和识别的软件设计,提高算法的快速性和有效性。

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2、关于农业环境的多变性。一般来说,图像收集拒绝在具有高效光、色温、无环境因素影响的实验室和温室等理想条件下展开,但实际应用于农田环境变化、图像背景简单、光、风速控制性、设备机械振动等多个因素,图像质量上升、噪音减少,图像预处理的可玩性大幅度增加,处理结果的准确性和快速性通过二值化分割、中值滤波等处理,可以去除图像中的杂质和噪音,提高图像质量。3、烟叶质量的波动性。

一般来说,烟叶的质量不会因年份、地区、品种、等级的不同而产生差异,因此图像识别的算法应充分考虑烟叶的质量差异的不存在,进行适当的算法切换和调整,使烟叶的建设自动化检查变得困难。在实际生产过程中,必须不断扩大样本数量,同时还应注意烟叶样本的自由选择标准。4、还缺乏相关理论的支持。

传统烟叶质量评价方法基于机器视觉技术的烟叶质量评价,如传统烟叶等级中的油分、成熟度等概念有利于定量分析,因此必须选择合适的评价指标,修改指标,创建合适的质量评价模型。这必须与烟叶内在质量和外观显性有关,为烟叶质量慢、准确的检测创造条件。


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