計算機視覺與深度學習技術在煙葉生產上的研究進展

摘要：計算機視覺與深度學習技術在眾多場景（如物體識別，圖像分類）取得了顯著進展，近年來這項技術在煙葉生產中展現出廣泛的應用空間與發展潛力。綜述了計算機視覺與深度學習技術在煙葉生產上的應用現狀，重點討論了其在解決煙葉病害識別、煙葉采收調制、煙葉分級等問題方面的方法。通過分析不同的算法及其在煙葉生產關鍵階段的運用，并考慮這項技術在煙葉生產領域所面臨的挑戰與發展方向，為智能化煙葉生產提供理論支持和參考。

關鍵詞：計算機視覺；深度學習；卷積神經網絡；煙草；應用

doi：10.13304/j.nykjdb.2023.0379

中圖分類號：TP181；S572

文獻標志碼：A

文章編號：1008?0864（2025）01?0096?11

計算機視覺技術是一種模仿人類視覺感知的技術，通過處理一幅或多幅圖像來描述景物，以達到與人類視覺感知類似的技術，是人工智能的重要組成部分。該領域最早的研究可以追溯到1962年，科學家研究了貓的視覺感知系統：簡單視覺神經元會在自身感受野內對圖像邊緣模式的刺激做出響應，而復雜視覺神經元則會選擇性地響應復雜刺激模式的特征，這一發現為計算機視覺與深度學習的突破性發展奠定了基礎[1]。

計算機視覺技術通常涉及對圖像的評估，主要包括圖像分類、目標檢測、語義分割等子任務[2]。伴隨著深度學習的興起，計算機視覺領域中卷積神經網絡（convolutional neural networks，CNN）技術被廣泛應用于諸如車輛檢測[3]、行為檢測[4]、醫學影像分割[5]等方面。在傳統農業方面，關于計算機視覺技術的應用也得到廣泛應用。劉衛國等[6]對各個生育期的大豆植株圖像進行語義分割和特征向量提取，并基于多層感知機（multilayerperception，MLP）構建全生育期的大豆生物量預測模型，提高了大田管理及產量智能監測能力。涂智瀟[7]基于卷積神經網絡與特征融合的方法構建農作物病害的自動識別系統，提高了農作物病害預報的時效性與準確性。在煙葉生產領域，計算機視覺技術在煙草農業生產中的應用得到廣泛研究[8]，極大程度上提高了煙葉的生產效率。

煙草是一種重要的經濟作物，其生產過程包括種植、采收、調制、分級等環節，在這些環節中，很多工作依賴于人工，耗費大量人力物力。計算機視覺技術作為一種自動化和智能化的手段，已在許多領域取得顯著成果。近年來，煙草行業開始嘗試將這些技術應用于煙葉生產，以提高煙葉的產量、質量與智能化水平。本文綜述了計算機視覺與深度學習技術在煙葉生產領域的應用現狀，探討其在煙草病害識別、成熟采收、煙葉調制和煙葉分級的研究現狀，并對其應用和研究前景進行展望，旨在提高煙草生產效率、降低企業成本，為實現煙葉生產的智能化、數字化提供參考。

1 在煙草病害識別中的應用

在煙草大田生長階段，由于氣候、土壤、降水量等因素隨時間與空間的變化，極易受到各種病害的影響。煙草行業2010年發布實施《煙草病蟲害測報調查技術規程》等11 項煙草行業系列標準，包括了病毒病、赤星病、黑脛病、青枯病、白粉病、根結線蟲病和角斑病7項病害測報調查技術規程[9]。精準檢測是煙草病害及時防治的前提，傳統檢測方式都依賴人工完成，存在耗時耗力、易于疲勞等局限性，基于機器視覺的算法可提高煙草病害檢測的準確性，并且快速簡便。

1.1 病害圖像矯正

煙草病害智能識別的過程是將采集的圖像輸入計算機，通過構建算法模型對煙株葉片所發生病害進行精準識別。然而，在煙草病害圖像采集過程中，即便是同一種病害也會由于光照的不均勻而影響圖像信息，因此，田間采集到的煙葉病害圖像在處理前需要先進行矯正。

在消除光照對圖像影響的過程中，可以采用不同的圖像增強技術，如基于視網膜大腦皮層理論（Retinex）的光照補償算法[包括單尺度Retinex（single scale retinex，SSR）、多尺度Retinex（multiscaleretinex，MSR）與顏色恢復（multi-scale retinexwith color restoration，MSRCR）3種]、直方圖均衡化法、色調映射算法、Gamma矯正法等。Retinex算法融合了色彩恒常性理論，使增強后的圖像更符合人眼視覺感知，然而也會造成圖像失真和細節丟失的情況。Gamma矯正可以在最大程度地保留圖像信息的同時消除亮度不均對圖像造成的影響，但該算法遷移性較差，在不同的田間環境往往會導致采集到的煙葉圖像色彩失真[10]。張文靜等[11]提出了一種加權平均的圖像融合算法，采用MSRCR和Gamma矯正算法分別對田間采集到的煙葉病害圖像進行處理后，對2個圖像數據集進行加權融合，以消除由于田間光照不均對煙葉病害圖像所造成的影響，并構建了基于InceptionV3網絡結構的煙草病害分類模型。與原始圖像相比，經過融合算法處理后的圖像具有更小的明暗差異，并在一定程度上壓縮了圖像顏色的動態范圍，通過這種算法模型的預測準確率提高20%。

1.2 病斑區域提取

在接收經過預處理操作后的煙葉病害圖像時，計算機會根據圖像的像素點提取特征信息，而煙草病斑區域的顏色特征、形態特征、紋理特征表現出更獨特的模式。其中，顏色特征在圖像中最直觀，且較易提取、旋轉不變性、有很強的魯棒性。常見的顏色特征提取方法有顏色直方圖、顏色空間、顏色矩等。在大田中采集到的煙葉病害圖像病斑部分的顏色與葉片其余部分的顏色差異較大，可以被用于病斑圖像的分割。喻勇等[12]通過對比HSV（hue saturation value）色彩空間下不同分量的成分差異，選用色相分量（H）對煙草赤星病與野火病斑進行分割，將同一類病斑的連通區域作為1個整體來處理，采用基于標準特征庫的模糊模式識別算法對2種病斑類型進行識別，識別準確率達到95%。由于采集環境的差異，常常會出現煙葉病斑區域圖像邊緣模糊、顏色不均等問題，僅依靠單一顏色通道的單一閾值很難使病斑區域精準分割，因此綜合使用形態學運算與顏色特征、紋理特征結合的方法可以有效避免背景復雜，顏色不均等問題，提高分割質量[13]。紋理特征是指圖像上某些像素區域的重復出現，是一種人工構造的特征。常用的紋理特征有局部二值模式（local binary pattern，LBP）、灰度共生矩陣（graylevelco-occurrence matrix，GLCM）和小波變換[14]。劉建新等[15]利用形態學和小波變換的最大類間方差算法對煙葉圖像病斑區域進行分割，分割準確率達到98.56%。

1.3 病害識別模型

目前，基于機器視覺的植物病害識別方式有2種：一種是基于傳統圖像特征提取的機器學習模型，另一種是基于高維特征提取的深度學習模型。傳統圖像特征提取算法依賴于手動選擇和設計可觀察到的特征，如顏色、輪廓和紋理等，并結合機器學習模型對病害進行分類，這種算法對于計算機算力要求較低，但其泛化能力受限于特征的選擇。相比之下，深度學習模型能夠自動學習圖像的高維特征信息，具有更強的魯棒性，但其龐大的參數量不僅耗費計算成本，還進一步降低了模型的可解釋性。針對這一問題，國內外學者提出了一些輕量級高精度網絡模型，包括Resnet（residual networks）、InceptionV3、YOLO（you onlylook once）系列網絡等模型[16]，這些模型在保持較高精度的同時減少參數量，以滿足更復雜的任務與更大規模的數據集。

1.3.1 機器學習模型

機器學習由Rosenblatt于1957年首次提出，旨在研究如何使計算機模擬人類學習行為，以獲取新知識和技能，從而更高效地處理類似問題[17]。根據數據類型的不同，機器學習可分為回歸模型與分類模型。煙草病害識別屬于分類問題，機器學習模型主要集中于反向傳播（back propagation，BP）神經網絡、支持向量機（support vector machine，SVM）、K 均值聚類算法（K-means clustering algorithm，K-means）等方法。滕娟[18]利用K-means算法對煙葉病斑區域進行圖像分割，將所提取到的特征參數輸入基于二叉樹的SVM 模型進行分類預測，預測準確率比普通SVM模型高出6%。張紅濤等[19]提取葉片病斑部分圖像的顏色與紋理特征，利用基于螢火蟲算法優化的SVM模型識別葉片赤星病與蛙眼病，整體準確率達到96%。張艷令[20]基于遺傳算法優化的BP神經網絡，對8種煙草病害進行識別，構建了煙草病害識別系統，平均準確率達到92.5%。

1.3.2 深度學習模型

隨著深度學習領域研究的不斷深入，CNN因其強大的泛化能力和快速的收斂速度，在植物病害識別領域得到廣泛研究[21]。李敬[22]利用CNN模型結合BP神經網絡算法，構建了煙草病毒病、炭疽病等9種病害的分類預測模型，準確率達到96.7%，高于傳統人工神經網絡（artificial neural networks，ANN）的分類結果。劉延鑫等[23]構建了基于YOLOv3的煙草病害檢測模型對煙草病害進行分類，該算法由特征提取網絡與多尺度檢測網絡組成，可以對感興趣的區域生成邊界預測框[24]，實現對煙草病害的精準檢測。

2 在煙葉成熟采收與調制中的應用

煙葉成熟采收是大田生長中的重要環節，對煙葉外觀成熟度特征的準確判斷一直是個難題。煙草調制是煙葉在人為提供的特定溫濕度條件下處理最終達到適宜的品質的過程，是煙葉逐漸脫水干燥的物理過程與煙葉內部生理生化變化過程的統一[25]，是煙葉加工中的重要環節，烘烤質量取決于煙葉調制過程的溫度和濕度控制[26]。目前，煙葉調制主要依靠技術人員通過干濕球溫度計來檢測烤房，進而判斷煙葉調制進展狀態，這對于技術人員要求極高，不僅要長時間值守，還要具備足夠的調制經驗。如何利用計算機視覺技術實現煙草調制過程簡便高效、提質降本與智能化烘烤，是煙葉烘烤研究的重要方向之一。

2.1 在煙葉成熟采收中的應用

2.1.1 不同著生部位煙葉的識別

不同品質的煙葉表現出的成熟特征不同，進而對調制過程的控制和最終煙葉質量有重要影響。由于煙葉的葉齡、葉位與著生環境的不同，外觀特性與內含物積累也存在差異[27]，因此針對不同葉齡、葉位的煙葉，適宜的采收成熟度也應相應調整[28?29]。在實際煙葉生產中，由于品種、栽培措施、生長期氣候條件等因素影響，會產生一些部位特征變異的特殊煙葉，對于這類煙葉的判別大都依賴于采收人員的經驗判斷，無法量化[30]，通過計算機視覺技術對不同部位煙葉進行客觀、準確的判別，對烘烤質量的保障有重要意義。趙晨等[31]以5個部位煙葉的輪廓特征，分別基于KNN（K-nearest neighbor）分類器、高斯核函數（radial basis function，rbf）的支持向量機（SVM-rbf）、最小二乘的支持向量機（SVM-liner）、BP神經網絡構建了煙葉部位的識別模型，結果顯示，BP神經網絡在測試集上表現最好，識別準確率達到93.75%，表明機器學習模型可以實現對煙葉著生部位的精準判別。

2.1.2 不同成熟度煙葉的識別

煙葉在成熟過程中所表現出的有規律的外觀顏色變化作為一種重要的表觀特征，與煙葉成熟度有密切關系[32]。葉綠素含量是影響待采收煙葉顏色的關鍵因素，可以通過SPAD值進行間接測量。汪強等[33]通過提取不同成熟度煙葉圖像的HSV值，利用線性回歸分析建立不同成熟度煙葉顏色參數與SPAD的函數關系，從而構建煙葉顏色特征值與成熟度之間的關系模型TMDHSV，模型驗證的決定系數達到0.926 2，為煙葉的成熟采收提供了決策依據。謝濱瑤等[34]提出了一種基于顏色空間的田間煙葉圖像分割算法，提取分割后煙葉圖像的顏色與紋理特征，建立了基于BP神經網絡的煙葉成熟度識別模型與基于支持向量機的煙葉成熟度識別模型，能滿足對煙葉成熟度快速且準確的判別。沈平等[35]在煙葉顏色參數的基礎上，以RGB（red greenyellow）圖像及灰度圖像的正態參數、偏態參數和復合參數為自變量，基于多元逐步回歸與BP神經網絡構建葉色參數-鮮煙葉成熟度回歸模型，結果顯示，在采用BP神經網絡的建模方式下，采用偏態參數可提高模型對鮮煙葉成熟度判定的總體準確度，且在跨年度的煙葉成熟度判定上準確率達到66.67%，說明葉色偏態參數可以更準確地描述煙葉狀態，基于此構建的BP神經網絡模型可以在保持本年度煙葉成熟度判別準確率的同時，兼顧跨年度煙葉成熟度的準確判斷。

汪睿琪等[36]利用手機攝像頭采集晴天和雨天、向陽和逆光環境下不同成熟度的田間煙葉圖像1 400幅，以還原真實大田采摘環境條件，基于輕量級YOLOv5網絡構建5個成熟度的判別模型，并開發了基于Android端的煙草成熟度智能識別應用程序，實現在大田環境下響應式的鮮煙葉成熟度等級判斷。

2.2 在煙葉調制中的應用

2.2.1 煙葉含水率的檢測

煙葉調制過程是煙葉自身與外界環境進行熱質交換的過程，與此同時，煙葉外觀特征會隨著含水率的降低而發生變化[25，37]。煙葉水分散失的過程也伴隨著碳水化合物及蛋白質的轉化[38]、酶活性變化[39]、色素類物質的降解[40]等一系列生理生化反應，其中色素含量的降低導致煙葉顏色的變化尤為直觀[41]。段史江[42]針對不同烘烤階段煙葉圖像特征的研究發現，在定色期之前，煙葉逐漸由綠轉黃，煙葉圖像的紅分量與綠分量逐漸增大，而定色后期與干筋期，葉片失水皺縮，黃色變暗，圖像各通道顏色分量降低，變黃期結束和烤后的煙葉圖像顏色均勻，此時紋理能量與紋理相關性達到最大，根據煙葉圖像信息構建含水率預測模型，準確率達到99.8%。杜海娜等[43]使用耐高溫相機對密集烘烤過程中整桿煙葉圖像進行采集，通過聚類相關性提取的方式優選出4類顏色與紋理特征，以網格式支持向量機（grid search-support vector machine，GS-SVM）、基于遺傳算法的BP 神經網絡（geneticalgorithm-back propagation，GA-BP）、極限學習機（extreme learning machines，ELM）構建3個煙葉烘烤過程中的失水率預測模型，預測精度均在0.99以上，該研究實現了密集烘烤過程中煙葉失水率的實時無損檢測，為烘烤工藝參數的智能調控提供了參考。

2.2.2 烘烤階段的識別

煙葉烘烤整體分為3個階段，分別是變黃階段、定色階段和干筋階段。在此基礎上又形成了與之相對應的五段式、七段式烘烤工藝[44]。煙葉變黃干燥過程主要依靠技術人員感官判斷，存在一定主觀性與盲目性，因此，利用計算機視覺技術對煙葉顏色與形態的變化進行識別[45]，實現調制過程的智能化成為當下研究的重點。李增盛等[46]利用耐高溫攝像頭對烘烤過程中整夾煙葉圖像進行實時采集，利用特征聚類的方式優選出與烘烤階段相關性最高的2個顏色特征（R/G、l*）、2個紋理特征（灰度平均、慣性），構建了ELM、基于遺傳算法的支持向量機（GA-SVM）、基于粒子群算法的BP 神經網絡（partricle swarm optimization-back propagation，PSO-BP）3種分類模型來對煙葉烘烤階段進行判別，結果顯示，GASVM對烘烤階段識別效果優于另外2種模型。相較于另外2種模型，SVM在處理高維空間和復雜數據時表現出更好的性能，雖然神經網絡依賴于非線性函數生成的超平面對樣本進行分類，但在相鄰烘烤階段顏色和紋理特征空間分布較接近時，SVM可以將原本線性不可分樣本轉化為高維空間中的線性可分樣本，從而簡化最優分類超平面的構建。

傳統計算機視覺技術以“特征工程+分類器”的模式應用于煙葉烘烤，然而這種方法存在一定的局限性，如特征構建的復雜性和分類器泛化能力的不足。由于CNN具有自動學習特征的能力和更強的泛化性能，在煙葉調制中的應用得到廣泛研究[47]。楊海清等[48]基于模型融合算法構建了用于5個煙草烘烤階段判別的壓縮激勵殘差網絡模型，結果顯示，模型融合之后能夠在增加極少參數的情況下增加網絡的非線性，提高網絡的泛化能力并降低過擬合風險，對于不同烘烤階段的識別精度達到97.2%以上。相較于人工檢測，通過計算機對煙葉烘烤過程進行監控，可以提高煙葉烘烤質量與效率。

3 在煙葉分級方面的應用

煙葉質量的優劣直接決定了卷煙產品的品質以及配方的穩定性，不同等級的煙葉在葉組配方中發揮著重要作用，我國現行標準中，根據煙葉素質的不同將煙葉劃分為42個等級，分級專家通過視覺、嗅覺、觸覺對煙葉的外在特征和內在品質進行評價[49]。傳統的煙葉分級方法依賴于分級人員的主觀判斷，這種方式不僅耗費人工，且較多依賴分級人員的主觀經驗[50]，而通過圖像識別的方法對煙葉進行自動分級具有高效、節省人工等特點，是煙葉分級方面重要的研究方向。

3.1 圖像采集

煙葉圖像采集的質量直接影響煙葉的分級效果。基于計算機視覺的煙葉分級系統由輸送模塊、圖像采集與分析模塊、在線稱重模塊組成[51]。在圖像采集過程中，光照的作用是突出圖像前景部分特征，抑制背景部分特征。低光照圖像有低對比度、色偏、噪聲等嚴重的質量問題[52]；高光照條件下，圖像對比度通常較高，且前景區域受到抑制。秦芝乾[53] 基于結構相似度（structuralsimilarity，SSIM）算法的研究表明，光照過暗或過亮都會影響煙葉的分級精度，2 800～3 000 lx光照強度下煙葉圖像的平均結構相似度（meanstructural similarity，MSSIM）最小，可作為煙葉圖像采集的最佳光照強度。

與一般農產品不同，分級過程中由于人為或機械造成的損傷也會影響分級質量。因此，對煙葉進行無損檢測分級的研究尤為重要。劉新宇等[54]針對機械手抓取煙葉時會造成煙葉破損的問題，提出了一種基于改進YOLOv3的網絡模型，通過對煙梗圖像上所有信息的定位識別，實現了分級過程中對煙梗的智能定位抓取，減少了煙葉分級試驗臺設備配置要求，為煙葉分級系統提供更準確的位置信息。

3.2 基于傳統算法的分級模型

圖像經過采集之后，需要進行特征提取，煙葉圖像特征分為自然特征與人工特征，自然特征是直觀可見的特征，如顏色、輪廓等，人工特征是需要對圖像進行一定構造后所得到的特征，包括紋理特征、幾何特征等[55]。何艷等[56]利用區域生長算法對不同部位待分級的煙葉圖像進行分割，并針對提取分割后煙葉圖像的顏色與形態特征進行研究。莊珍珍等[57]提取煙葉圖像幾何與紋理特征，利用模糊綜合評判的方法開發了煙葉分組軟件。Harjoko等[58]基于圖像閾值分割、形態學運算、葉球檢測等技術，提出了一種基于圖像處理技術對煙葉顏色和質量進行分級的方法，分類準確率達到91.67%。郭強[59]利用改進后的矢量中值濾波對煙葉圖像進行平滑處理，基于圖像特征和BP神經網絡構建煙葉分級模型具有良好的分類準確性。楊述斌等[60]提取5個不同等級的煙葉圖像特征，基于主成分分析法（principal component analysis，PCA）、麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）、BP神經網絡算法對提取到的圖像特征進行建模預測，平均識別率達到96.5%。

3.3 基于深度學習的煙葉分級模型

對煙葉的質量評價包括煙葉的外部特征與內部特征。外部特征如顏色、大小等可以直接被感知和提取，而內部特征如化學成分、油分、組織結構和吸食品質等需要專業人員利用觸覺、味覺與測試分析進行評價。研究表明，煙葉的內部特征與外部特征密切相關[61-63]。利用深度學習算法提取外部特征，并與內部特征相結合從而對煙葉分級，以達到更高的識別精度。陳文兵等[64]使用改進的空間?通道注意力機制和殘差結構來搭建多流注意力殘差網絡，對煙葉成熟度、組織結構、油分等內部特征進行量化，并與傳統方法提取煙葉的外部特征相結合，并用KNN、隨機森林（randomforest，RF）、SVM等機器學習分類器對不同等級煙葉進行圖像分類，結果顯示，內外特征結合之后高于單一特征的方法。由于CNN具有較強的高維信息提取能力，可以直接作為煙葉的自動分級模型，且相較于傳統機器學習模型有更高的精度[65]。焦方圓等[66]提出了一種基于VGG16網絡結構的改進模型，以空洞卷積代替傳統卷積，在增加感受野的同時避免了圖像特征損失，并將激活函數替換為Leaky-ReLu，解決了ReLu激活函數硬飽和的問題，相較于傳統VGG16模型，改進后的模型分類準確率提高7.87%。陳人杰[67]利用遷移學習的方法，對Efficient Net V2-S網絡模型優化，將計算機視覺傳統方法提取到的特征與深度學習模型融合，構建42個等級煙葉的分級模型，分類精度達到90%以上。魯夢瑤等[68]基于多尺度特征融合的方法構建了煙葉分級模型，考慮到圖像采集設備對煙葉正面與背面圖像采集的隨機性，首先采用經典CNN模型對煙葉正面與背面進行分類，接著以經典CNN 模型為骨干網絡，采用注意力機制（squeeze-and-excitation，SE）模塊，結合ResNet-50進行煙葉分級模型的構建，分類準確率達到75.45%，最后引入特征金字塔（feature pyramidnetwork，FPN）模塊與不同層級輸出的特征圖融合，以提升圖像特征表達能力，結果表明，這種算法由于其在獲得高維信息的同時也保留了底層的信息特征，使模型的分類正確率比經典CNN高出5.21%。

4 相關數據來源

煙葉的生產涵蓋了栽培、調制、分級等眾多環節，每個環節所需解決的問題也大相徑庭。現有研究中的圖像數據集大都依靠研究人員親自采集與標注。這一過程不僅耗時耗力，且難以獲得大量圖像數據以供模型訓練。

4.1 遷移學習

在許多具有特殊數據需求的研究領域中，常常面臨沒有公眾可及的數據集的情況，而遷移學習是解決這一問題的有效策略，其主要思想是將在某一領域（源領域）學習到的知識用于解決另一領域（目標領域）的任務[69]。在計算機視覺與深度學習領域，針對某些特定任務而缺少足夠多的標注數據進行模型訓練時，往往會采用遷移學習這一策略，將在大規模數據集上訓練的模型作為預訓練模型，根據目標任務對預訓練模型進行微調，以達到預期效果。

4.2 相關數據集

盡管在煙葉生產領域并沒有公開數據集可供使用，但研究人員可以借助與煙葉特征相似度較高的植物葉片數據集進行遷移學習，以減小由于圖像數據較少而造成的模型準確率較低的問題。

4.2.1 Leafsnap 數據集

Leafsnap 數據集是由美國幾所研究機構聯合創建，用于特定植物識別的公開數據集[70]。這份數據集包含2個子集：實驗室條件下所采集的高光壓葉圖像（Lab子集）與野外環境下使用移動設備所采集的含有陰影、噪聲、復雜背景的植物葉片圖像（Field子集）。2個子集中均包含185種植物葉片的種類、形態特征、生長習性等信息。

4.2.2 Flavia 數據集

Flavia 數據集是由武漢大學生物信息學研究中心所發布的植物葉片數據集[71]。這份數據集共包含1 907幅葉片圖像，分為32個類別。所有圖像均為實驗室固定背景下，由掃描儀或相機采集，所有圖像均去除了葉柄，只包含葉片部分。

4.2.3 PlantVillage數據集

PlantVillage數據集是由賓夕法尼亞州大學所創建的作物病害數據集[72]。這份數據集包含了5.4萬幅健康或感病的作物圖像，每幅圖像都包含作物類型及病狀、拍攝環境條件等信息，可以應用于多種植物的病害研究。

5 現存問題與展望

5.1 現存問題

相較于其他作物，煙草及其制品的生產有著更復雜的工藝。伴隨深度學習研究的深入，煙草行業開始嘗試將計算機視覺技術應用于煙草的數字化、智能化生產，實現煙葉的智能化種植、采收、質量評價、加工，進而推動煙草工商業的高質量發展。但同時這項技術在煙葉生產應用過程中仍存在以下問題。

5.1.1 數據集的數量與質量較低

模型經過大量高質量的有標注的數據樣本訓練后才會有更好的預測能力。在煙葉生產的各個環節中，背景、遮擋、光照等干擾因素較多，導致數據集質量較低。此外，數據標注的過程仍依賴于標注人員的主觀判斷，這也為模型訓練和應用帶來了難度。

5.1.2 模型的泛化能力不強

目前，計算機視覺在煙葉生產中的研究只局限于構建特定品種或特定產地的數據集，導致所訓練的模型只在特定數據集上表現較好，在不同數據集上的泛化能力較差，使得在實際生產環境中的應用受限。

5.1.3 技術的普及應用面臨挑戰

雖然近年來計算機視覺與深度學習技術在煙葉生產領域取得了一定的研究成果，但仍面臨著理論與實踐脫節的情況，從而在實際生產中的應用依然較少。

5.2 展望

隨著深度學習領域研究的不斷深入，更加高效且準確的算法也不斷被提出，例如Transformer、UNet、長短期記憶網絡（long short-term memory，LSTM）等模型。其中，Transformer是一種通過自注意力（self-attention）機制處理序列數據的深度學習模型[73]，由于其突破了感受野的限制且能夠捕獲序列中長距離依賴關系，在圖像識別領域的性能優于傳統CNN模型。在作物生產領域，現有研究主要集中于作物病害識別[74]與農產品缺陷檢測[75]；UNet是一種基于有監督學習算法的語義分割網絡，具有較小的模型參數和較高的分割精度，且由于其端到端訓練的特點，可以從原圖像直接學習到分割后的圖像[76]，在醫學影像分割中被廣泛應用。目前，國內外基于UNet的研究已在作物病害圖像分割[77?78]與植株生物量監測[6]取得一定成果；LSTM 是一種特殊的循環神經網絡（recurrent neural networks，RNN），在語音識別、時間序列預測等任務中被廣泛應用[79]。由于其特殊的“門機制”，可以處理較長的時間序列數據而避免“遺忘”[80]，在作物產量預測[81]、土壤輪作決策[82]上的研究已取得一定成果。

上述算法在農業生產領域中被廣泛研究，以提高農業生產數字化與智能化水平。而在煙葉生產領域，現有研究的手段與內容存在一定局限性。未來的研究應注重與前沿算法的結合和研究內容的拓寬，運用更具適應性的算法以解決煙株營養供應、田間管理決策、煙葉產質量預測等問題。

計算機視覺與深度學習技術在煙葉生產各個環節都有廣泛的發展潛力和應用前景，是未來煙草行業的重點研究領域和發展方向，煙草行業應注重專業人員的培訓與硬件設備的投入，加強產學研結合，以應對技術普及與推廣所面臨的挑戰。

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