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文中介紹的煙葉在線分揀方法是利用數字圖像處理及模式識別技術實現的，簡要說明了煙葉實時光電分揀系統的原理和結構。同時，著重討論了煙葉雜質識別算法，詳盡地闡述了利用閾值選取來建立合格煙葉顏色表以及目標雜質的區域標記與確定開閥位置的方法。此分揀設備的應用表明了算法的實時性好，可靠性高，能很好地滿足工業生產要求，大大提高了煙葉剔除雜質的自動化與智能化。
雜物剔除是計算機視覺領域的一個非常活躍的課題。近幾年來人們對雜物剔除做了大量的研究，提出了很多種剔除方法。但在煙草行業里應用的相對較少。由于傳統的分揀方法已不能滿足精度，效率的要求。而煙草企業又對煙葉質量要求較高，因為其純度直接決定著煙絲的好壞。如果漏檢的煙葉變質或混有有毒雜質不僅影響煙絲質量，甚至會危害人的身心健康。因此，就迫切需要提高煙葉雜質的剔除精度，實現除雜的自動化和智能化。目前，很多煙葉分揀系統都是基于對煙葉圖像的處理，但其核心是雜質識別算法，算法的不同就決定了剔除效果有很大的差別。那么如何設計一個既快速又穩定的雜質識別算法對雜物剔除來說具有十分重要的意義。本文就是在如何準確提取雜質面積的思想下，提出的一種新的識別算法。而且通過人機交互接口此算法還可以滿足各檔次，各質量級別煙葉的分揀。
雜物剔除是計算機視覺領域的一個非常活躍的課題。近幾年來人們對雜物剔除做了大量的研究，提出了很多種剔除方法。但在煙草行業里應用的相對較少。由于傳統的分揀方法已不能滿足精度，效率的要求。而煙草企業又對煙葉質量要求較高，因為其純度直接決定著煙絲的好壞。如果漏檢的煙葉變質或混有有毒雜質不僅影響煙絲質量，甚至會危害人的身心健康。因此，就迫切需要提高煙葉雜質的剔除精度，實現除雜的自動化和智能化。目前，很多煙葉分揀系統都是基于對煙葉圖像的處理，但其核心是雜質識別算法，算法的不同就決定了剔除效果有很大的差別。那么如何設計一個既快速又穩定的雜質識別算法對雜物剔除來說具有十分重要的意義。本文就是在如何準確提取雜質面積的思想下，提出的一種新的識別算法。而且通過人機交互接口此算法還可以滿足各檔次，各質量級別煙葉的分揀。
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