戴建民 曹鑄 孔令華

摘要：煙葉品質(zhì)等級(jí)大多是由人工通過觸摸手感及視覺感官主觀地進(jìn)行判斷。以煙葉為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺的煙葉自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)。首先通過機(jī)器視覺采集B2F、B3F、C2F、C3F、X2F、X3F各等級(jí)煙葉圖像，再將圖像進(jìn)行中值濾波法預(yù)處理。提取煙葉的長度、長寬比、圓形度、紋理等幾何特征;提取煙葉RGB（red，green，blue）顏色空間及HSV（hue，saturation，value）顏色空間各通道的顏色特征。利用多特征模糊識(shí)別方法進(jìn)行煙葉自動(dòng)分級(jí)，選用Matlab平臺(tái)進(jìn)行編程運(yùn)行，得到煙葉各項(xiàng)特征值數(shù)據(jù)及分級(jí)結(jié)果。系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)表明，分級(jí)正確率可達(dá)到煙葉分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

關(guān)鍵詞：煙葉分級(jí);煙葉外表特征;模糊識(shí)別;Matlab

中圖分類號(hào)： TS47? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A? 文章編號(hào)：1002-1302（2020）20-0241-06

煙葉分級(jí)是煙草公司產(chǎn)業(yè)運(yùn)作中的一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。隨著煙草行業(yè)的不斷發(fā)展，人們對(duì)煙葉品質(zhì)的要求也不斷提高，而煙葉分級(jí)的準(zhǔn)確與否直接影響著后期生產(chǎn)的卷煙品質(zhì)。為了解決人工煙葉分級(jí)存在的主觀性、模糊性與低效率等問題，市場(chǎng)急需一套可以進(jìn)行煙葉智能分級(jí)的設(shè)備?！爸袊圃?025”概念的提出，在工業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的探索之路上，點(diǎn)燃了一盞明燈。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展在煙草行業(yè)越來越受到重視，檢測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量可以滿足客觀、精準(zhǔn)等要求。

莊珍珍應(yīng)用機(jī)器視覺提取煙葉的外觀特征，采用梯形和半階梯隸屬函數(shù)計(jì)算各個(gè)外觀特征對(duì)煙葉等級(jí)空間的隸屬度，利用最大隸屬識(shí)別算法進(jìn)行煙葉自動(dòng)分級(jí)[1]。陳朋利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行煙葉分級(jí)，值得一提的是其基于Gabor小波變換對(duì)煙葉表面紋理進(jìn)行分析研究，提取紋理平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，最后基于支持向量機(jī)一對(duì)多的思想進(jìn)行煙葉的自動(dòng)分級(jí)模型的搭建[2]。趙世民等對(duì)比了常用的顏色模型特點(diǎn)，分析得到HIS顏色空間更貼近人的視覺原理，同時(shí)可以一定程度上避免彩色信息的影響。其中3個(gè)分量相互獨(dú)立、互不影響[3]。從上述的各項(xiàng)研究來看，目前在煙葉分級(jí)檢測(cè)技術(shù)上有著許多研究成果，但是不足之處仍存在;采集煙葉圖片是在一個(gè)密閉的空間里，其中的光照系統(tǒng)強(qiáng)度需要進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整使其一直處于最佳狀態(tài)。相機(jī)的標(biāo)定以及焦距的調(diào)整也會(huì)影響煙葉圖片的質(zhì)量，尤其是在動(dòng)態(tài)的生產(chǎn)線上，獲取精準(zhǔn)優(yōu)質(zhì)的煙葉圖像較困難[4]。為解決這類問題需要更精準(zhǔn)的煙葉定位及算法的優(yōu)化，以期待能早日應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。

1 研究對(duì)象及圖像處理算法

1.1 研究對(duì)象

6級(jí)煙草樣本（共計(jì)121份）由福建武夷煙葉有限公司在2018年提供。樣品如下：B2F、B3F、C2F、C3F、X2F、X3F。其中訓(xùn)練樣本60件，測(cè)試樣本61件，試驗(yàn)中的選擇遵循隨機(jī)選取的原則。本研究設(shè)計(jì)采用高分辨率工業(yè)數(shù)字CCD攝像機(jī)（MV-CA050-20GM型）拍攝煙草圖像。選用光源型號(hào)為MV-ML182×17-V的4個(gè)白色條形光源，選用SV-AP2U4CH四路光源控制器，用于調(diào)節(jié)所需的光照強(qiáng)度。選用PIXCIELIDB采集卡裝插在計(jì)算機(jī)上，將相機(jī)與計(jì)算機(jī)連接起來，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)拍照獲取煙葉圖片。

1.2 圖像的預(yù)處理

采集圖像的過程中，由于環(huán)境中光照因素的影響以及圖片掃描的過程本身就會(huì)引入噪聲。在圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸過程中也會(huì)引入噪聲。而噪聲會(huì)影響煙葉特征值的提取，可能存在較大誤差，影響分級(jí)結(jié)果。為了保證特征值提取的有效性，有必要進(jìn)行圖片的去噪預(yù)處理。

1.2.1 中值濾波法 中值濾波法以非線性的方法將圖像中一個(gè)像素點(diǎn)的值用該點(diǎn)的周圍領(lǐng)域各個(gè)像素點(diǎn)的中值替代[5]。中值的定義如下：一組數(shù)據(jù)x1，x2，…，xn，把n個(gè)數(shù)按值的大小順序排列：x1≤x2≤…≤xn。

1.2.2 自適應(yīng)濾波法 自適應(yīng)濾波法是將圖像中某一個(gè)區(qū)域方差調(diào)整其輸出值。當(dāng)區(qū)域方差大時(shí)，平滑效果較差;當(dāng)區(qū)域方差小時(shí)，濾波器的平滑效果較好。像素的區(qū)域矩陣和方差：

從以上幾幅試驗(yàn)圖形可以很明顯地看出中值濾波法更適合于本研究，經(jīng)過濾波的煙葉圖形條理更加清晰，更有利于后期的煙葉特征的提取。本研究選用中值濾波的方法進(jìn)行圖像的預(yù)處理。

1.3 煙葉形態(tài)特征及顏色特征的提取

本研究根據(jù)福建武夷煙葉有限公司技術(shù)中心清選車間分級(jí)要求和國家煙葉分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)煙葉質(zhì)量進(jìn)行分級(jí)。

煙葉的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征包括煙葉長度、寬度、長寬比、周長、面積、圓形度，都可提取作為煙葉分級(jí)的重要特征。根據(jù)國家煙葉分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)在主組中，分為上部、中部、下部。在特殊情況下，部位的劃分可以通過脈相，葉型為依據(jù)。其中上部的煙葉脈相較粗，較顯露至突起;葉面稍折皺至平坦，可以通過煙葉的紋理特征值進(jìn)行部位的區(qū)分，使其更具說服力;葉型較寬或較窄都比較極端，葉尖部較銳說明角度較小成銳角，可以通過提取煙葉葉尖的邊緣曲線所成的角度特征值來區(qū)分煙葉的部位。中部煙葉葉脈較上部煙葉略細(xì)一些，只能略微清晰看到大致脈絡(luò)，葉尖處微微彎曲;葉面較皺縮;葉型一般較寬，葉尖部較鈍說明邊緣曲線的角度較大。下部煙葉較上、中部更纖細(xì)，葉型較寬圓;葉面較平坦。

綜上所述，須要提取的煙葉形態(tài)特征值有長度、寬度、長寬比、周長、面積、圓形度、紋理特征值等。

1.3.1 煙葉長度、寬度和長寬比的提取 然而在煙葉分級(jí)生產(chǎn)線上，煙葉經(jīng)過傳送帶傳入視覺檢測(cè)裝置時(shí)，并不能完全保證煙葉是水平放置在載物臺(tái)上，所放位置和煙葉主葉脈方向均有所不同，增加特征提取的難度，要求能夠提取擺放任何角度的煙葉的長度特征。本研究采用最小外接矩形法進(jìn)行長度和寬度的特征提取。

首先得到煙葉圖像邊界線的點(diǎn)集，通過Matlab 的convhull（）函數(shù)得到點(diǎn)集的多邊形凸包，計(jì)算凸包的所有邊與相鄰邊的夾角θ，選取其中一條邊作為起始邊，尋找距離該邊最遠(yuǎn)點(diǎn)，重合該邊且過該點(diǎn)計(jì)算最小外接矩形，保存矩形4個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo)和面積;逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)θ到相鄰邊，用相同的方法計(jì)算重合該邊的最小外接矩形，保存矩形4個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo)和面積;將凸包的所有的外接矩形求出存入1張表，再將表中的面積進(jìn)行比較，選取最小值作為最小面積外接矩形[6]。同時(shí)將對(duì)應(yīng)的最小面積外接矩形的坐標(biāo)輸出。該方法可以解決煙葉不同擺放位置，也可計(jì)算出準(zhǔn)確的長寬值。設(shè)輸出的最小面積矩形的4個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo)分別為（x1，y1）、（x2，y2）、（x3，y3）、（x4，y4），長度、寬度計(jì)算公式為若A>B，則規(guī)定A為煙葉的長度值，B為煙葉的寬度值;若A 1.3.2 煙葉周長、面積和圓形度的提取 煙葉周長指煙葉的邊界長度，本研究用邊界線上每個(gè)像素之和作為周長，f（x，y）為煙葉圖像邊界的坐標(biāo)像素，公式如下：

1.3.3 煙葉的紋理特征提取 煙葉紋理的量化是一種重要的區(qū)域描述方法。而煙葉在做部位分級(jí)時(shí)可以通過葉面的平坦、皺縮的紋理特征準(zhǔn)確區(qū)分上中下部，為煙葉的準(zhǔn)確分級(jí)提供了一種可行的方法。本研究的紋理特征提取利用統(tǒng)計(jì)法[8]，統(tǒng)計(jì)法是基于圖像的灰度直方圖的特征來描述紋理?；叶染祄的n階距可以用下式來計(jì)算：

式中：L為圖像可能的灰度級(jí)數(shù)，zi為表示灰度的隨機(jī)數(shù)，p（zi）為區(qū)域灰度直方圖。μ2表示方差;μ3表示直方圖的偏斜度;μ4則描述了直方圖的相對(duì)平坦性。紋理的統(tǒng)計(jì)度量有：

1.4 煙葉顏色特征的提取

我國煙葉分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)是采用部位、顏色2個(gè)分組因素對(duì)煙葉進(jìn)行分組，根據(jù)煙葉在煙株上的著生位置不同，分為上部（B）、中部（C）、下部（X）3個(gè)部位組，劃分依據(jù)因素是外觀葉片結(jié)構(gòu)特征。根據(jù)煙葉顏色分為檸檬黃（L）、橘黃（F）、紅棕（R）。煙葉顏色是非常直觀的外觀特征，不同顏色的煙葉通過肉眼便可非常容易區(qū)分出來。因此，把顏色作為劃分煙葉質(zhì)量等級(jí)的重要分組因素。在人工煙葉分級(jí)中，通過肉眼觀察對(duì)煙葉顏色進(jìn)行定性描述。而要通過視覺檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)煙葉自動(dòng)化分級(jí)，則需要對(duì)煙葉的顏色特征進(jìn)行定量化描述，進(jìn)而提取煙葉顏色特征值。

1.4.1 RGB通道 自然界的各種顏色光都可以由紅、綠、藍(lán)（R、G、B）這3種顏色的光按不同比例合成[9]。通過配色公式可配出任意顏色，公式如下：

1.4.2 HSV通道 顏色模型是一個(gè)三維坐標(biāo)系統(tǒng)，表示一個(gè)彩色空間。采用不同的基本量來表示顏色就可以得到不同的顏色模型，不同的顏色模型都能表示同一種顏色，因此它們之間可以相互轉(zhuǎn)換的。利用以下算法可以實(shí)現(xiàn)RGB通道與HSV通道之間的轉(zhuǎn)換。H、S、V分量可以由r、g、b表示為在研究中，采集的煙葉圖像是RGB顏色通道和HSV顏色通道的數(shù)字圖像。

2 基于模糊識(shí)別的煙葉分級(jí)系統(tǒng)

2.1 模糊模式識(shí)別算法

提取和量化信息是利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別的前提，在計(jì)算機(jī)中具有時(shí)空分布的信息，在形式上表現(xiàn)為向量或數(shù)組，向量或數(shù)組中的序號(hào)可以對(duì)應(yīng)時(shí)間與空間，當(dāng)然也可以對(duì)應(yīng)其他的標(biāo)識(shí)[10]。

人類生活中，常常使用一些含義模糊的語言表述，正如煙葉的顏色特征常用的表述有偏黃、偏紅等。應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)都可以得到較好地表達(dá)。模糊識(shí)別是在模糊數(shù)學(xué)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合特殊的數(shù)學(xué)方法解決分類的問題，在特征空間的各個(gè)模式之間不存在明確的邊界[11]。本研究采用模糊模式識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)煙葉分級(jí)系統(tǒng)識(shí)別，選用擇近原則識(shí)別法實(shí)現(xiàn)煙葉分級(jí)。

2.1.1 貼近度 貼近度是通過比對(duì)2個(gè)模糊子集，統(tǒng)計(jì)相似的部分計(jì)算相似的百分值[12]。設(shè)A、B為U上的2個(gè)模糊子集，它們之間的貼近度定義為理想的貼近度應(yīng)當(dāng)具備以下性質(zhì)：σ（A，A）=1;σ（A，B）=σ（B，A）≥0;若對(duì)任意的x∈U，有μA（x）≤μB（x）≤μC（x）或μA（x）≥μB（x）≥μC（x），則σ（A，C）≤σ（B，C）。

2.1.2 擇近原則識(shí)別法 設(shè)U上有n個(gè)模糊子集A1、A2、…、An及另一模糊子集B，若貼近度則稱B與Ai最貼近，則B屬于Ai類。在該方法中樣本和類都用模糊子集來表示，取值范圍U中的每個(gè)元素代表了一個(gè)特征維度。

2.2 基于模糊識(shí)別算法的煙葉分級(jí)試驗(yàn)

2.2.1 建立等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)庫及各參數(shù)權(quán)重的確定 通過大量的試驗(yàn)觀察得到影響各標(biāo)準(zhǔn)的以下特征量更適合煙葉的分級(jí)，分別為長度值、長寬比、紋理特征的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、RGB分量、HSV分量。將這些特征量分別用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10來表示。通過對(duì)60個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行試驗(yàn)得到煙葉的標(biāo)準(zhǔn)模型庫見表1。

由于各項(xiàng)特征參數(shù)影響該標(biāo)準(zhǔn)的程度不同，所以在實(shí)際操作中，其權(quán)重也不同[13]。分配權(quán)重如下：長度權(quán)重為 0.08，長寬比權(quán)重為0.12，紋理特征均值、標(biāo)準(zhǔn)差權(quán)重分別為0.10、0.09，RGB分量權(quán)重分別為0.11、0.12、0.09，HSV分量權(quán)重分別為016、0.06、0.07。權(quán)重矩陣為 ω=[0.08，0.12，0.10，0.09，0.11，0.12，0.09，0.16，0.06，0.07]。

2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)庫數(shù)據(jù)、待測(cè)樣本數(shù)據(jù)歸一化處理 由于各特征向量的量綱不同，為方便計(jì)算，對(duì)表1中的

3 結(jié)果與分析

分別采集6個(gè)等級(jí)的煙葉樣本，其中每個(gè)等級(jí)有10張，提取各個(gè)等級(jí)煙葉的長度、長寬比、圓形度，求出10張煙葉的長度、長寬比均值，即為該等級(jí)煙葉的長度、長寬比均值。圖3、圖4分別為提取的煙葉長度、長寬比均值。

從煙葉長度均值直方圖可以看出，從部位上中下來看，長度在逐漸減少，其中C2F數(shù)據(jù)存在較大誤差。因此，在已確定主組的情況下，通過煙葉長度來劃分等級(jí)有非常好的效果。

從煙葉長寬比均值直方圖可以看出，上部位煙葉與中部位和下部位的長寬比均值差距明顯，上部位煙葉長寬比均值明顯大于中部位和下部位。上部位的長寬比均值范圍是4.54～5.53，中部位的長寬比均值范圍是3.05～3.27，下部位的長寬比均值范圍是3.33～3.53。因此，通過煙葉長寬比均值劃分上部位與中部位、上部位與下部位，有非常好的效果。

同理統(tǒng)計(jì)紋理特征的均值、標(biāo)準(zhǔn)差平均值見圖5。

從紋理特征直方圖可以看出，同一主組煙葉，等級(jí)越高，其紋理均值越高，特別是上部位煙葉和中部位煙葉，這個(gè)規(guī)律較明顯;上部位、中部位各等級(jí)煙葉的紋理均值都低于下部位的，這對(duì)于區(qū)分出下部位煙葉有效果。

同理求出RGB分量均值直方圖，如圖6所示。

由于HSV分量數(shù)據(jù)較其他分量的數(shù)據(jù)差距較大，放在一張直方圖中不方便進(jìn)行分析，故將其分成2張分量，分別見圖7、圖8。

從RGB分量直方圖可以看出：一是在各主組煙葉中，各等級(jí)的R和G通道顏色特征值依次遞減，相鄰等級(jí)之間數(shù)值變化梯度大;二是上部位煙葉的R和G通道顏色特征值均小于中部位和下部位。因此，R和G通道顏色特征值對(duì)劃分部位都是有幫助的，它們能將上部位煙葉劃分出來，且在已劃分好主組的情況下，R和G通道顏色特征值還對(duì)劃分等級(jí)有明顯效果。

從HSV分量直方圖可以看出：中部位煙葉的H通道顏色特征值均明顯小于上部位和下部位的，即可通過H通道顏色特征值把中部位煙葉有效地劃分出來，因此認(rèn)為H通道顏色特征值對(duì)劃分部位是有幫助的，考慮把它作為后續(xù)訓(xùn)練煙葉質(zhì)量等級(jí)分類模型的重要參數(shù)。在各主組煙葉中，各等級(jí)的S通道顏色特征值依次遞減，相鄰等級(jí)之間數(shù)值變化梯度非常大。因此，在已劃分好主組的情況下，S通道顏色特征值還對(duì)劃分等級(jí)有明顯效果，將它作后續(xù)訓(xùn)練煙葉質(zhì)量等級(jí)分類模型的重要因素。分析V通道顏色特征均值直方圖可得到2個(gè)明顯的規(guī)律：一是在各主組煙葉中，各等級(jí)的V通道顏色特征值依次遞減，相鄰等級(jí)之間數(shù)值變化梯度大;二是上部位煙葉的V通道顏色特征值均小于中部位和下部位。因此，V通道顏色特征值對(duì)劃分部位都是有幫助的，它們能將上部位煙葉劃分出來，且在已劃分好主組的情況下，它還對(duì)劃分等級(jí)有明顯效果。在后續(xù)訓(xùn)練煙葉質(zhì)量等級(jí)分類模型時(shí)，考慮把V通道顏色特征值作為重要因素。

4 結(jié)論

通過機(jī)器視覺采集B2F、B3F、C2F、C3F、X2F、X3F各等級(jí)煙葉圖像，將圖像進(jìn)行自適應(yīng)濾波法等預(yù)處理。提取最優(yōu)幾何分級(jí)特征：長度、長寬比、圓形度、紋理等幾何特征;提取煙葉顏色特征：RGB顏色空間分量和HSV顏色空間分量。采用模糊識(shí)別擇近原則法進(jìn)行煙葉分級(jí)，通過訓(xùn)練試驗(yàn)表明，分級(jí)正確率可達(dá)到煙葉分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

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