基于图像处理的烟叶烘烤阶段判别模型优选

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李增盛

作者： 李增盛;孟令峰;王松峰;高峻;徐小洪;朱先洲;杨超;汪伯军;王爱华;孟霖;刘自畅;杜海娜;刘浩;孙福山

作者机构：

关键词： 烤烟;烘烤阶段;图像处理;特征模型;智能烘烤;

期刊名称： 中国烟草学报

ISSN： 1004-5708

年卷期： 2022 年 002 期

页码： 65-76

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 【背景和目的】烟叶烘烤阶段的自动判别是建立智能化烟叶烘烤系统的重要环节。为实现烘烤阶段的精确识别和操控，提升烟叶烘烤的精准度。【方法】提取烘烤过程中整夹烟叶图像的11种颜色特征和8种纹理特征，分别对颜色特征和纹理特征进行变量聚类分析，以10为距离，将提取的颜色特征和纹理特征各分为2类。利用相关性分析筛选出每类特征中与烘烤阶段相关性最强的1个特征组成特征子集（R/G、l*、灰度平均和惯性），作为模型输入，分别利用基于遗传算法的支持向量机（GA-SVM）、基于粒子群算法的反向传播（PSO-BP）神经网络和极限学习机（ELM）进行烟叶烘烤阶段的分类识别研究。【结果】以优选后4个图像特征作为模型输入时，所建立的GA-SVM模型的测试集判别准确率为93.27%,PSO-BP神经网络模型的测试集判别准确率为89.35%,ELM模型的测试集判别准确率为85.05%。【结论】基于遗传算法的SVM模型烘烤阶段识别效果优于基于粒子群算法的BP神经网络模型，基于粒子群算法的BP神经网络模型识别效果优于ELM模型。

分类号： TS441%TP391.41

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