视觉技术在烟叶分级中的应用分析

　　摘要：为进一步改善烟叶品质，逐步实行标准化、专业化分级是各地区烟草企业发展的必然趋势。本文在阐述了烟草分级的意义基础上，利用智能技术对烟草分级优越性进行分析，并就如何将可视化的方法应用于烟叶分级中进行了研究，以达到更好的分级效果。

　　1引言

　　一般说，烟草是指烟叶类植物，而烟叶是烟草植物的叶片。烟叶可分成正在成长的烟叶和经过初步调制但未制成烟丝产品的烟叶。烟叶经过调制到生产出的卷烟产品，要通过多种生产工序，通过多次的生产过程，最终形成产品上市。目前，烟叶分级是通过对烟草来源、叶片结构、成熟度、油分和色度的综合评价，确定烟草品质的好坏[1]。目前我国烟草分类标准中，大多数关于烟草品质特性的评价标准都局限于对烟草外形的描述，给评价人员带来了很大的困难。同时，烟叶分级人员评价烟草品质主要是以感官和经验，不同的烟叶分级人员在感官、经验、分级标准上存在着差异，单凭主观判断和经验判断，很容易导致评价不准确，从而影响到卷烟的采收和生产。因此，为避免在烟叶分级过程中由于烟叶分级人员主观和经验因素的影响，采用智能技术逐渐取代手工操作是今后烟草行业发展的方向。

　　2烟叶分级中的问题

　　在对烟叶分级的深入研究中，发现烟叶分级是对同一品种的烟叶进行有效的品质分级，然后按照分级情况对其进行二次加工，以提高后期加工水平，保证烟草品质。但是，由于烟叶基本要素的影响，往往会造成烟叶分级不精确等问题。同时，由于有关部门对烟叶品质标准认识不足，在分级过程中缺少标准化的参照，导致了分级过程中存在着诸多问题。解决上述问题应从以下几个方面进行：

　　第一，要强化烟叶分类工作的技术培训，提高有关工作人员的工作水平，及时有效地解决烟叶分类工作中存在的问题。

　　第二，要建立健全的烟叶分级标准，严格执行分级标准要求。实行统一的管理和评价，确保烟叶品质的一致性。同时，可以加强技术人员之间的沟通和指导。

　　第三，各有关单位要加强对烟叶分级的监督，建立相应的质量监督队伍，对辖区内的烟叶等级进行随机抽查。严格落实烟叶等级评定的各项指标和要求，针对烟叶分级不符合规定、分级质量达不到标准的情况，采取相应的惩罚措施，并督促其进行整改，提高分级质量。

　　3应用智能化技术进行烟叶分级的优势

　　当前，通过对烟草内部的化学成份的测定，能够对烟草质量进行客观的判定和评价。但目前的技术还无法确定烟草内在组成和烟草质量之间的关系。因此，应用化学成份作为参照方法对烟草进行分类还有一些缺陷。在第42次有关烟草化学研究的研讨会上，托马斯对影像技术在香烟检测和分类方面的运用进行了探讨，为该领域的研究者开启了探索之路[2]。近年来，随着计算机视觉技术和图象识别技术的迅速发展，烟叶分级技术的发展将会更加便利。如何寻找一种适应当前技术发展需要的分级方法，以智能制造取代手工分级，是提高卷烟质量、提高效益的关键和困难。智能烟叶分级技术的关键是模仿人工眼睛识别烟叶品质差别，并模仿人的大脑对烟草品质等级进行分类。而利用电脑视觉与智能辨识技术，则能够达到上述要求，达到烟叶分级的目的。

　　4视觉识别技术在烟叶分级中的应用

　　4.1图像采集

　　要根据烟叶外形进行准确的分类，首先要完成机器的学习。为了完成机器学习，必须给机器提供高分辨率的图片，然后才能进行分类。在拍摄高清图像时，要获得高分辨率的图像，必须要有各种图像采集装置，并且要有数码相机、CCD图像传感器、高分辨率扫描装置。在不同条件下，根据采集的条件，选用不同的图像采集装置，以达到最佳的采集效果[3]。在进行烟叶图像采集过程中，由于外界环境的影响，往往会影响采集的清晰度。要保证后期的卷烟分类判别和清晰度不会受到影响，所有的外部因素都需要加以处理。此外，为防止烟叶分级过程中影像不稳，必须对同一品种的烟叶进行3次以上的影像采集，并将3次的数据全部录入系统。另外，在采集过程中，要避免外界的光进入，否则会影响到烟叶的等级和鉴别精度。

　　4.2图像处理

　　在拍摄影像时，光线、角度、位置等诸多环境因素都会对影像产生一定的影响。这些因素都会使采集到的烟叶图像质量较差，从而影响到后续的机器学习和机器识别。因此，在采集完成后，除了要对图像进行优化处理，还要对需要输入的图像进行预处理。这种方法可以改善图像的品质和清晰度，对图像中的噪声进行优化，从而改善机器的识别和精确度，并去除不相关的图像信息，增强图像的效果。另外，该系统可以简化图形，降低后期机器的学习时间和费用。

　　4.3烟叶外观特征提取

　　通过对烟叶外形的分析，可以从烟叶图像中提取出与烟叶分级有关的信息。因此，从图像的分类准则中提取出符合图像分类准则的信息是很有必要的。在这个过程中，该系统按照图象的分类准则来完成图像的处理，并建立一个原始的资料库，未来的计算机辨识程式将会依据资料的来源来进行辨识与分类。在具体的设备使用脚本中，根据分类准则的要求，对所要辨识的烟草对象进行主干信息的抽取。

　　4.4烟叶识别与分级

　　在对烟叶进行分类和鉴别时，必须对烟叶进行模糊辨识。该方法可以将不确定的辨识目标进行比较合理的归类，以便今后能够更好地进行准确的辨识。烟叶采集装置可以对进入装置的烟叶进行自动采集，对采集到的图像进行简单处理，并对与烟叶等级有关的信息进行提取。在上述步骤结束后，系统会根据分类标准对所获得的图像进行分类，并将分类结果上传至用户电脑中。此外，系统还会为使用者提供有关品质水准的分析与参考意见。

　　5结语

　　随着烟叶行业对卷烟质量的不断提高，传统的手工分类技术已无法满足企业的需要和需要，智能识别技术必然会取代人工技术。目前，我国烟叶图像的采集与识别技术已经日趋成熟，但还存在着许多问题需要进一步研究和解决。

　　参考文献：

　　[1]焦方圆，申金媛，郝同盟.一种基于卷积神经网络的烟叶等级识别方法[J].食品与机械，2022，38（02）：222-227.

　　[2]鲁梦瑶，周强，姜舒文，王聪，陈栋，陈天恩.基于深度学习与多尺度特征融合的烤烟烟叶分级方法[J].中国农机化学报，2022，43（01）：158-166.

　　[3]刘东来.基于机器视觉的烟叶分级关键技术分析[J ].农业技术与装备，2020（11）：18-19+22.

　　毛燕麟：1988.02.28，男。福建省龙岩市长汀县。经济师。研究方向：烟叶分级。