基于片煙結構檢測的葉片分類方法介紹

貴州煙葉復烤有限責任公司（畢節復烤廠） 吳 昊 吳運斌 張 云 曹 君 王國斌

在片煙結構檢測中，通過二值化算法將物料與背景分離開來，檢測圖像中余下的信號即可完全描述物料信息。為了對煙葉片型結構進行分類，需要計算圖像中每片煙葉的最大尺寸和面積，并以此為依據對煙葉類型做出判斷。

一、煙葉葉片分類過程

在實際的處理過程，對二值化后的圖像，首先，應進行煙葉分離，以檢測出每片煙葉的信息；其次，應對葉片特征參量，如面積、長度等進行計算；最后，把煙葉歸類。煙葉葉片分類過程如圖1所示。

在煙葉分離的過程中，最為關鍵的步驟是采取合適的手段把每片煙葉分離開來。二值化圖像中僅保存了兩種信號幅度，由于煙葉是經過攤薄處理的，所以，對于任意兩片煙葉來說，其邊界是不相連的。

二、煙葉分類的具體流程

首先，對二值圖像掃描，找到一個物體點，并記錄為搜索點，同時刪除已經搜索到的連通點；其次，搜索這些搜索點的所有連通點，如果存在連通點，則再記錄為搜索點，否則即表明所有連通點已經搜索到；第三，繼續搜索所有連通點，確保每片煙葉的所有的點都被記錄下來；最后，當一幀圖像沒有物體點時，表明物體搜索完畢，并且每片煙葉的點已被獨自保存。單片煙葉搜索流程如圖2所示。

三、葉片率計算過程

1.計算原理。根據煙葉葉片的大片率定義，某一標準的葉片結構葉片率是指從標準的正方形篩孔能夠透過的葉片面積和總的葉片面積的比值。在已知物體的邊界時，通常利用外接矩形來刻畫物體的基本形狀。最小正方形示例如圖3所示。

圖3中，T表示煙葉區域，R表示在坐標軸上的煙葉葉片的外接矩形，矩形的邊長分別為a和b（ 設a＜b），Z表示以外接矩形Rx的長邊b為邊長的正方形區域。由于R是T的外接矩形，則有T?R，因為R? Z，所以煙葉也可以從正方形區域Z中透過。若T也可以從邊長為c（c＜b）的正方形Zx中透過，有T?Zx。又因為T?R，所以T?R∩Zx＝Rx，因此Rx也是T的一個外接矩形，并且其長邊等于d＝max（a，c）＜b。由于T的外接矩形只能有一個，所以d＝b，這與上邊的結論矛盾，所以T不能從正方形Zx中透過。煙葉Zx旋轉時，其外接矩形R的長邊也在變化，當T旋轉到某角度α時，其外接矩形的長邊有最小值bmin，以bmin為邊長的正方形即為煙葉T能夠透過的最小正方形。據此可以判斷煙葉葉片的結構類型，取標準篩孔的大小作為最小正方形，通過求得葉片的外接矩形的最小長邊，和篩孔作比較，得到葉片的分類結果。

2.計算方法。計算煙葉外接矩形的一種方法是將物體在90°范圍內等間隔地旋轉。設煙葉的位置為T（x，y），按照逆時針旋轉θ角后的位置為T（x′，y′） ，有

通過每次旋轉以后，記錄其坐標軸方向上的外接矩形參數，確定此外接矩形的長邊 ，并且和上次的長邊作比較，取其長邊最小時的值 作為最終結果。

3.根據煙葉葉片的外接矩形的最小邊長 ，判斷葉片的結構分類。按照煙葉大片率的定義，對葉片規格進行分層，通過計算各個規格的煙葉面積和總的煙葉面積，即可得到各層次的葉片率，從而實現對葉片的分類。