質の点検のためのKEYEのタバコの葉の自動視野の分類機械

熱風で乾燥させたタバコのための現在の標準では、それは4つのクラスおよび42のレベルに分けられる。

視野の技術は自動車に確認し、数える使用される。従って主要な同一証明として出現および特徴に基づいてもしいつタバコの葉の等級の分類の標準を選びなさいか、分類の標準。分類の標準の1つはタバコの葉の異なった部品の色にように頼る。8つの部門にすべての可能なタバコの葉色を分けなさい。2つの部門にタバコの葉の成熟を分けなさい。葉の構造では、それは葉の構造の緩みのある程度に従って3つの部門に分けられる。タバコの葉の別の成長する環境に従って、タバコのleaftに含まれている油性はまた矛盾している。従って、3つの標準はタバコの葉の含油率に基づいてタバコの葉のために定義された。最後に、3つの部門はタバコの葉の別の色彩に従って分けられた。

に分けられるタバコの葉の細胞の整理の密度。緩く、わずかに堅いより緩い、堅く。

良質のイメージを得るために段階を、取るイメージを得るためにイメージでは線形配列高解像イメージ投射装置は取付けられている。それからイメージの前処理の活動によって、イメージの鋭さはイメージの可能な騒音減ることができる効率高め、機械認識の正確さは後期で改善することができる。イメージの認識に、タバコの葉の配置のテーブルのような関係がないイメージ情報を取除き情報の有効性を高めなさい。また、それはイメージを簡単にし、より遅い機械学習の時そしてコストを削減できる。

タバコの葉の出現を識別するとき、分類および等級分けと関連している多数の情報は1つの参照のイメージから得ることができる。異なった等級の標準は異なった次元から輪郭を描かれる。従って、分類の標準に合う参照のイメージの情報を手に入れることは必要である。このプロセスはまた機械学習の重要なプロセスである。このプロセスによって、機械は分類の標準にイメージをマッチさせ、データベースを形作る。

識別し、等級分けのタバコの葉の過程において、タバコの葉の曖昧な認識は最初の必須である。曖昧な認識の過程において、集りの曖昧な分析の方法は不確かな葉の、この方法によって、分析をすることができるより適度に使用され、同じグループの複数のイメージをより正確な認識を与えるために作るために同じ部門に、属しなさい。曖昧な認識の後で、認識におよび等級分けプロセスにできなさい。

集められたイメージは簡単で、分類の活動と関連している有効な情報は自動イメージのコレクションの後で得られる。機械より分類の処理を書き入れる。システムはユーザー コンピュータに分類standards.andに従って別の等級分けに等級分けの標準と得た境界よりイメージ情報を、認識ターゲット、最終的に送信する分類の結果を比較する。