供应链质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法

李进, 岳华峰, 程生博, 彭一帆, 黄备备

计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (01) : 111 -116.

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计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (01) : 111 -116. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202401019

供应链质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法

    李进, 岳华峰, 程生博, 彭一帆, 黄备备
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摘要

目前叶片特征识别方法多依据叶片颜色识别叶片形状、脉络等特征,导致识别的图像特征存在清晰度低的问题,提出了生产线质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法。采用无线网络硬盘录像机设置叶片图像采集流程,采集生产线质量追溯时的烟草叶片图像,并且引入直方图均衡化、灰度化、降噪预处理技术,预处理叶片图像;引入四叉树分裂算法分割烟草叶片图像,从叶片的纹理着手,通过分形维数、缝隙量、能量、熵、对比度、对比度和相关性特征提取技术,提取叶片图像帧纹理复杂程度、疏密程度、灰度、信息量、清晰度和线性相关度特征;根据图像帧特征提取结果,使用DS合成算法动态识别烟草叶片图像帧特征。结果分析:此次研究方法应用后,提取的雪茄烟叶片脉络特征清晰度分别提升8.2、2.68;白肋烟叶片脉络特征清晰度分别提升7.56、1.5。

关键词

生产线质量追溯 / 烟草叶片 / 图像 / 帧特征 / 特征动态性 / 动态识别

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供应链质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法[J]. 计算技术与自动化, 2024, 43(01): 111-116 DOI:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202401019

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