機器視覺技術在烤煙密集烘烤過程中的應用

段史江 ，譚方利 ，余金龍 ，劉顯華 ，王生才 ，王玉帥 ，宮長榮

（1.河南農業大學，河南 鄭州 450002；2.郴州市煙草公司，湖南 郴州 423000；3.桂陽縣煙草公司，湖南 桂陽 424400）

機器視覺技術是指通過把圖像信號轉換成數字信號并采用計算機進行處理的過程。目前，機器視覺技術在生物圖像分析方面已取得了卓越的成效，廣泛應用于農產品品質檢測和分級[1]。隨著我國現代煙草農業的發展，密集烤房以其節能、省工、提高煙葉整體質量等優勢成為我國烤煙設備的發展趨勢[2-3]，烘烤工場、合作社等集約型烘烤模式日趨完善[4]。近幾年的試驗表明，密集烤房容易出現葉面光滑、僵硬、顏色淡等問題[5-11]。為進一步提高密集烘烤的科學性和精準程度，已有研究通過圖像采集裝置，實現了烘烤過程煙葉狀態的實時采集[12]。機器視覺技術應用于烤煙烘烤過程對于研究葉面光滑等問題將具有重要的理論與實用價值。本研究重點介紹了機器視覺技術在我國農業及煙草生產領域的使用優勢，并探討了機器視覺技術在密集烘烤過程中的應用前景。

1 機器視覺技術簡介

“機器視覺”通俗來講就是采用機器代替人眼來測量和判斷。美國制造工程協會關于機器視覺的定義是：使用光學器件進行非接觸感知，自動獲取和解釋下個真實場景的圖像，以獲取信息和控制機器或過程。機器視覺的核心技術包括“光電圖像傳感”和“圖像處理”，機器視覺技術以模擬和代替人眼和大腦為目標，為智能化提供基礎。

機器視覺技術由圖像輸入、圖像處理、圖像存儲及圖像輸出組成。機器視覺代替傳統的人工方法，不僅可以提高生產效率，也可以提高精確度、準確性，還可以實現無損檢測，其特點是提高生產的自動化程度和柔性。與人工和其他傳統控制相比，機器視覺技術可以同時獲取大量信息，且信息更為細致，適用于不適合人工作業的危險工作或人工難以滿足要求的場合。

2 機器視覺技術在農業生產中的應用現狀

機器視覺技術在農業上的應用將進一步推進農業生產的現代化。在國外，機器視覺技術的應用相當成熟。20世紀80年代，圖像處理技術開始應用于植物病害識別中，1985年安岡善文[13]用圖像分析了被有害氣體污染的植物葉片，其中葉片被有害氣體污染的區域能從紅外圖像中明顯顯示出來。1995年，Ling P P[14]為了定量描述咖啡胚芽體細胞從成熟到萌發的發展過程，利用機器視覺技術采集了同一胚芽體細胞不同生長階段時的兩幅圖像，并用伸長系數和生長縱橫比作為特征系數來描述胚芽體細胞的生命活力，試驗結果表明，該機器視覺系統預測發芽率的精度為61.5%～85.1%。1996年，Kurata[15]利用計算機視覺技術，發現番茄葉柄的傾斜度與番茄的缺水狀態表現有一定的關系，并通過研究分析計算出斜率來估計作物的缺水狀態。2001年，Iida等[16]用CCD相機獲取圖像評價水稻植株氮含量時采用了濾光鏡，結果表明“綠色”標準植被指數值與葉片氮含量的相關系數R2為0.537。

在國內，機器視覺技術主要應用于農產品檢測識別、生長監測、水分檢測等方面。2000年，應義斌等[17]采用傅立葉變換與其反變換描述果形，開發基于人工神經網絡的果形識別軟件，利用紅、綠色彩分量求出可疑點，再經區域增長突出整個受損面，果形識別精確率達90%。趙杰文等[18]利用水分子對紅外光的吸收特性，采用計算機視覺及圖像處理技術中紋理分析的灰度-梯度共生矩陣法分別對兩種作物葉片的近紅外圖像求出各自的特征量，試驗結果表明，特征量與葉片干基含水率之間的線性關系不僅和特征量有關，而且和拍攝圖像時的試驗因素有關，另外還取決于梯度圖像的灰度級的數目。于峰[19]對大豆葉片進行研究發現，葉片的顏色特征與供氮水平有一定的相關性。張彥娥等[20]應用計算機視覺技術研究了診斷溫室作物營養狀態的方法，提出葉片綠色分量G和色度H分量與氮含量線性相關，可用作利用機器視覺快速診斷作物長勢的指標。李少昆[21]率先將圖像技術應用于小麥、玉米等作物株型信息的提取和生長監測，借助人工標記的方法，實現了玉米、小麥株型信息的提取，將基于圖像技術的特征參數與傳統農學中的參數建立起了聯系，可檢測到葉片長度、莖葉夾角、葉傾角等30余個形態特征參數，同時建立了基于圖像處理技術的一些新指標。顧眾業等[22]用圖像處理技術對山楊樹葉片進行研究，通過灰度處理和偽圖像處理，得出葉片的水分信息。陳佳娟[23]等利用圖像處理技術獲取玉米葉片的顏色特征，求得了玉米葉色的測定值，為實現化肥的精確使用提供了數字依據。耿楠等[24]用機器視覺技術檢測了育種小麥生長信息，用判別分析法確定閾值，提出基于葉片位置的葉片分割算法。孫瑞東等[25]基于圖像處理技術獲取了大量葉片圖像特征并測出相應含水量，繪制了葉片含水量和灰度梯度值變化關系曲線，從而從圖像獲得葉片缺水信息。吳艷兵[26]基于圖像處理研究了黃瓜幼苗水分含量檢測技術，可用于識別處理水平為50%～90%的水分含量。

3 機器視覺技術在煙草生產領域的應用現狀

隨著計算機技術和數字圖像處理技術的發展，機器視覺技術在煙草生產領域的研究和應用越來越廣泛。2000年，周文等[27]應用圖像處理技術提取了烤煙煙葉形狀特征，用鏈碼描述煙葉外形輪廓，并用鏈碼特性計算煙葉外形特征值。2001年，張帆等[28]基于圖像處理技術將煙葉圖像的形狀特征、顏色特征和紋理特征提取出來并應用于圖像檢索，大大提高了檢索效率。2002年，韓力群等[29]應用圖像處理技術提取煙葉質量特征參數，應用模糊統計技術確定各特征參數的隸屬度，并將此項技術應用于煙葉分級，結果表明，該系統已達到人類專家分級水平。2003年，唐向陽等[30]基于機器視覺技術實現了煙草雜物剔除系統的建模，實現了煙草雜物的在線檢測。劉軍[31]基于機器視覺技術實現了煙草異物的自動識別與剔除。2006年，馬文杰等[32]進行了圖像分割方法在煙葉圖像分割中的研究，結果表明該方法有利于提高分割結果的可信度，為利用煙葉透射特征進行后續研究奠定了基礎。2007年，徐光輝等[33]利用圖像處理技術提取不同成熟時期煙葉葉綠素含量，采用線性擬合以及回歸分析方法建立了成熟期葉綠素含量估算模型，結果表明模擬值與實測值均呈極顯著正相關。劉華波等[34]通過投射煙葉圖像顏色特征實現了煙葉分組識別，識別率達到84%。2008年，杜東亮等[35]的研究表明，基于煙葉圖像形狀特征實現煙葉圖像檢索的檢出率可以達到96%。2009年，甘露萍[36]基于圖像處理技術提取了鮮煙葉的顏色，形狀，紋理特征，并將這些形態特征用于鮮煙葉水分無損檢測。彭曙光等[37]通過煙葉圖像形態特征提取與煙草青枯病結合，建立了病害專家診斷系統。2010年，彭曙光等[38]綜合了煙草80多種主要病害的癥狀特點，提煉出包括根、莖、葉、整株發育和生育期等在內的25種檢索選項，建立了煙草主要病害診斷系統。

4 機器視覺技術在烤煙密集烘烤領域的應用展望

目前，機器視覺技術在煙草生產領域的應用主要集中在異物識別、病害診斷、圖像檢索、鮮煙葉水分檢測等方面[39-41]，而在烤煙烘烤過程中的應用尚不多見，烘烤調制是決定煙葉最終質量和可用性的一個重要環節[42],即使是具有上等素質的鮮煙葉，若調制不當，其可用性和品質也會大大降低。

4.1 烘烤過程中煙葉含水量在線監測

煙葉烘烤的實質是煙葉脫水干燥的物理過程和生物化學變化過程的統一。核心是碳素和氮素在人為溫濕度條件下代謝的程度及其與水分動態的協調，必須向著有利于煙葉品質的方向發展，其中水分是各種代謝活動的限制因素[43]。烘烤過程中，煙葉含水量的測算在指導烘烤操作、判斷煙葉內部物質轉化程度、監測各種酶活性變化等方面具有重要作用。基于圖像處理的鮮煙葉水分在線無損檢測已經被實現，煙葉水分含量與煙葉形狀特征、顏色特征、紋理特征等變化密切相關。烘烤過程中煙葉水分在線無損檢測技術的實現將進一步推動烘烤過程中煙葉內部代謝活動的研究。

4.2 烘烤過程中煙葉內部物質轉化研究

烤煙烘烤過程是煙葉內部物質轉化的動態過程，其中色素類物質的降解是引起煙葉顏色變化的本質原因。色素類物質的降解不僅影響烤后煙葉外觀質量，同時與烤后煙葉內部化學成分以及煙葉香氣味等密切相關。其中類胡蘿卜素是煙葉香味物質的重要前體物質[44-48]，類胡蘿卜素類物質在烘烤過程中的降解、反應與烤后煙葉香氣味、刺激性等關系密切[49]。機器視覺在顏色方面的識別遠超過人類，利用機器視覺技術與神經網絡等方法監測烤煙烘烤過程中色素類物質的降解對于解決目前密集烘烤煙葉香氣味不足等問題具有實際意義。

4.3 密集烤房精準控制研究

烘烤過程中煙葉顏色、紋理、形狀等外觀特征的規律性變化是判斷烘烤操作的標準，與人工相比，機器視覺技術在識別形態特征變化方面優勢明顯。隨著密集烤房圖像采集裝置及自控設備的完善，機器視覺技術代替人工進行烘烤過程的判斷與操縱，會進一步提高密集烘烤的準確性與科學性。

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