煙葉智能化分選級軟件及算法功能應用分析

趙一君 黃寧 周建云

摘要：就貴州煙葉收購現狀而言，傳統的散葉收購人工分級通常會因為分級員對分級標準掌握的程度不同等諸多人工因素而難以實現煙葉等級的準確判定。因此應用烤煙散葉智能化分級系統來替代傳統的散葉收購人工分級來實現進行準確的煙葉分級、然后分類收集具有可行性、合理性和很好的社會經濟價值。本文通過研究分級準、效率高的煙葉智能化分級系統軟件和其應用的算法功能，來說明智能分選系統優于人工分選。

關鍵詞：散葉收購;智能分選系統;算法功能

煙葉分選是煙葉收購流程的核心環節，對煙葉進行準確一致地分級可以有效地保障煙葉的收購純度。但采用人工目視、觸摸等手段進行煙葉的分選定級受到了天氣、人員、時間等外界因素的影響，分級很難實現一致性和準確性。根據2021貴州烤煙產業發展目標[1]，貴州省在加大推行散葉收購的同時，也相應展開人工智能應用的研究，以視覺成像技術代替人眼，以智能化識別技術代替人腦來進行分級判斷、以自動化的分離、傳輸、分倉設備來代替人力的煙葉智能化分級系統，實現了散葉的自動分葉、自動傳輸、成像系統、剔除煙葉青雜，按照每片煙葉的等級標準進行智能化判斷和分倉擺放。本文就煙葉智能化分選級軟件和其算法功能進行了詳細的闡述。

一、貴州煙葉收購現狀

貴州烤煙的生產過程中，從育苗、機耕、植保、烘烤、分級等各個環節，相關部門都為煙農分時段、分工種提供全方位、專業化的服務來提高烤煙質量，煙葉進入烘烤之后，片區技術員和分級全職工進入農戶家中，對煙農進行指導。在收購關節，嚴格進行精準收購、分級收購，確保烤煙收購平穩有序推進。貴州煙葉和收購的傳統分級過程依賴于分級人員的經驗和知識，但大多數分級人員沒有進行過煙葉分級的專業化培訓，往往不能嚴格按照標準實施煙草分級。此外，貴州煙草基本呈彎曲、卷曲的形狀。當干煙秸稈濕度較低時，秸稈容易斷裂，也給分級帶來了困難。

近年來，貴州烤煙的品質較往年有所提升，葉片比較干凈，煙葉的質量較往年相比有很大改觀。貴州已經推行烤煙規模化種植、標準化生產、集約化經營、專業化分工、信息化管理，不斷提升烤煙種植科技含量和種植水平，智能化分級軟件的應用也給煙葉收購帶來極大的便利，保障了烤收購的精準推進。

二、智能化分選級軟件及算法功能研究

智能化分選級軟件包含IPU1端、IPU2端和ICW端，其中IPU1/IPU2可以對煙葉樣本的背景進行分割，提取煙葉雜色、顏色、紋理、形狀的特征，進而判斷其是青雜還是正組。ICW中可進行正組煙顏色、紋理、形狀等特征的深度學習。

該軟件可以根據待檢煙葉的部位（上部、中部、下部）和顏色（檸檬黃、桔黃、紅棕）的組合將正組的8個葉組分為29個等級。該軟件能夠通過煙葉輪廓和對話框的底紋來顯示青雜煙和正組煙，綠色為正組煙，紅色為青雜煙。該軟件設計了分類器訓練和測試模塊按鈕，可以用來訓練和測試青煙2分類器和正組煙4分類器;在線存圖按鈕，可在指定的目錄下保存當前檢測的N張煙葉圖像;入倉測試按鈕，用于測試煙葉入倉動作是否順利執行。

智能化分選級軟件通過將兩個相機采集到的煙葉分別進行相應的圖像預處理和特征提取，利用人工智能技術進行煙葉的青雜和等級判斷。然后輸出與當前煙葉ID號相對應的判斷結果。智能化分選級軟件應用到的算法[3]主要是深度學習等人工智能算法，在該軟件系統中算法實現功能有7種，充分體現了智能分選軟件比之人工分選的優勢。

①進行煙葉背景分割，通過給樣本圖像的LAB的B通道設定單個閾值，避免了陰影部位的影響，能夠實現煙葉和背景的較好分離。

②準確識別雜煙，根據雜色面積比、R通道青雜面積比、R通道均值來進行青雜的判斷，對識別較大面積的浮青煙有效且當煙葉既青又雜時，是同樣有效。

③準確識別青煙，選擇青色面積比、R青雜面積比、A通道均值3個特征來識別浮青煙，根據A通道2次分割區域標準差、B通道2次分割區域標準差、二次分割青色面積比、C3空間二次分割青色區域均值等4個特征識別葉脈青煙。該算法對于雜煙算法中漏掉的雜煙也有一定識別效果，能夠降低雜煙的漏檢。

④進行顏色提取，通過在AB空間中劃分煙葉區域，計算各區域的AB均值來作為顏色特征數，該算法為ICW端提供了顏色數據。

⑤提取煙葉形狀，通過提取煙葉的面積和長度來作為煙葉形狀的特征，然后將形狀數據傳遞到ICW端做分級決策的依據。

⑥提取煙葉紋理特征，其原理是將煙葉區域RGB圖像轉化為灰度圖像，基于0度的灰度共生矩陣計算煙葉的紋理熵、紋理對比度、紋理自相關度、紋理能量和紋理逆矩差。當煙葉正常攤開且姿態穩定（不褶皺、重疊）時，正面及背面的葉脈紋理是一個判斷煙葉部位的重要標志。

⑦進行深度學習，根據特征值和訓練數據將煙葉的多維特征組合起來進行最優判決。

將煙葉智能化軟件嵌入煙葉分級機后應用其對收購的煙葉進行現場分級。煙葉智能分級機采用的是多光譜CCD成像系統+油分探測裝置，結合職能分選系統來分析煙葉的顏色、紋理、尺寸、光譜等特征，在的人工智能深度學習技術支撐下，針對各個級別的煙葉進行模型智能訓練，然后系統模擬人腦分級方式，根據各個等級訓練后的模型對每一片收購的煙葉進行智能定級。根據2018年的統計數據，目前，煙葉智能分級機對青雜煙的分類準確率超過95%，正組不同級別的分類準確率達到70%～75%，自動化的煙葉上料—分離—展開—成像—軟件分選—分倉堆放的效率可達到5片/秒，一天兩班的產能可達4噸。

由于智能煙草分級系統對于降低煙草產品的成本，減輕煙農與煙草廠之間的矛盾，提高煙農收入方面占據優勢地位，節約了煙葉烘烤后人工分級的不確定性導致的人力成本和資金資源的消耗，可以說，智能分選級軟件系統在貴州煙葉采購中具有良好的應用前景。

結語

本文針對貴州煙葉收購中分級員因為場地、光線等外界因素，尤其是分級人員的個體眼光差異，引起分級不準、收購等級和純度出現差異等問題導致的煙農利益受損或收購站點虧損提出了通過智能分選級軟件來代替人工分選的發展方向，通過實用證明該軟件可以最大限度地減少外界和人為個體差異的影響，其

不僅提高了青雜和等級的準確率、還能夠區分煙葉部位、解決掉煙斷梗的問題、加快煙葉收購工作的速度。智能分選級軟件的應用，具有非常廣泛的推廣應用意義，填補了國內外散葉收購的相關自動化技術空白，是傳統農業和最新的科研技術的連接，具有長遠的社會效益和經濟效益。

參考文獻

[1]鄧祖昌，劉駿.貴州煙草行業的煙葉高質量發展研究[J].北方經貿，2020（10）：139-141.

[2]潘周云，包正元，柳強，等.貴州山區烤煙專業化散煙分級隊伍建設的現狀與對策[J].貴州農業科學，2017，45（09）：166-170.

[3]欒爭光.基于卷積神經網絡的種子智能分選算法研究[D].中原工學院，2020：3-10.

資金來源：中國煙草總公司貴州省公司科技項目 散葉智能化分選級裝備及技術的研究與開發（項目編號：2020XM01）