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基于机器视觉技术对烟叶部位识别方法的研究
文献摘要：
为探究机器视觉技术对烟叶部位的识别,通过对专家分级烟叶样本进行图像采集,提取样本烟叶图像中烟叶的颜色、形态等特征,采用不同的分类方法对训练集进行训练建模,再利用分类模型对测试集进行预测分类.结果表明:提取图像中烟叶的颜色、形态等特征能够较好地区分烟叶部位,采用朴素贝叶斯分类器判别其分类效果最好,准确率可达88.89％.该结果为实际工业分级的机器视觉技术运用提供了理论基础和数据来源.
文献关键词：
原烟;部位识别;机器视觉;分类
中图分类号：
作者姓名：
谢先明;郭涛;周俊成;黄人杰;高焕晔;刘伟;娄元菲;江家洪
作者机构：
贵州烟叶复烤有限责任公司湄潭复烤厂,贵州 遵义 564100;贵州大学烟草学院/贵州省烟草品质研究重点实验室,贵州 贵阳 550025;贵州中烟工业有限责任公司,贵州 贵阳 550000
文献出处：
引用格式：
[1]谢先明;郭涛;周俊成;黄人杰;高焕晔;刘伟;娄元菲;江家洪-.基于机器视觉技术对烟叶部位识别方法的研究)[J].南方农机,2022(13):45-48,57
A类：
B类：
机器视觉技术,烟叶部位,部位识别,图像采集,分类方法,训练集,分类模型,测试集,预测分类,朴素贝叶斯分类器,分类效果,工业分级,技术运用,数据来源,原烟
AB值：
0.303359
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