【摘 要】
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为准确判定烟叶采收成熟度,以不同成熟度中部烟叶为材料,利用机器视觉技术提取不同成熟度烟叶图像的颜色和纹理特征值,采用主成分分析法对3个颜色特征值（色调、饱和度、亮度）和
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为准确判定烟叶采收成熟度,以不同成熟度中部烟叶为材料,利用机器视觉技术提取不同成熟度烟叶图像的颜色和纹理特征值,采用主成分分析法对3个颜色特征值（色调、饱和度、亮度）和5个纹理特征值（角二阶矩、相关度、熵、对比度、逆差距）进行优化,利用BP神经网络建立烟叶成熟度检测模型。结果表明,采用前4个主成分可综合反映3个颜色特征值和5个纹理特征值的分级信息,实现了参数的优化;在图像信息主成分因子数为4,中间节点数为16时,该识别模型最佳,模型平均识别率为93.67%,表明基于机器视觉技术对烤烟鲜烟叶成熟度的检测是可
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