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文中介绍的烟叶在线分拣方法是利用数字图像处理及模式识别技术实现的，简要说明了烟叶实时光电分拣系统的原理和结构。同时，着重讨论了烟叶杂质识别算法，详尽地阐述了利用阈值选取来建立合格烟叶颜色表以及目标杂质的区域标记与确定开阀位置的方法。此分拣设备的应用表明了算法的实时性好，可靠性高，能很好地满足工业生产要求，大大提高了烟叶剔除杂质的自动化与智能化。
杂物剔除是计算机视觉领域的一个非常活跃的课题。近几年来人们对杂物剔除做了大量的研究，提出了很多种剔除方法。但在烟草行业里应用的相对较少。由于传统的分拣方法已不能满足精度，效率的要求。而烟草企业又对烟叶质量要求较高，因为其纯度直接决定着烟丝的好坏。如果漏检的烟叶变质或混有有毒杂质不仅影响烟丝质量，甚至会危害人的身心健康。因此，就迫切需要提高烟叶杂质的剔除精度，实现除杂的自动化和智能化。目前，很多烟叶分拣系统都是基于对烟叶图像的处理，但其核心是杂质识别算法，算法的不同就决定了剔除效果有很大的差别。那么如何设计一个既快速又稳定的杂质识别算法对杂物剔除来说具有十分重要的意义。本文就是在如何准确提取杂质面积的思想下，提出的一种新的识别算法。而且通过人机交互接口此算法还可以满足各档次，各质量级别烟叶的分拣。
杂物剔除是计算机视觉领域的一个非常活跃的课题。近几年来人们对杂物剔除做了大量的研究，提出了很多种剔除方法。但在烟草行业里应用的相对较少。由于传统的分拣方法已不能满足精度，效率的要求。而烟草企业又对烟叶质量要求较高，因为其纯度直接决定着烟丝的好坏。如果漏检的烟叶变质或混有有毒杂质不仅影响烟丝质量，甚至会危害人的身心健康。因此，就迫切需要提高烟叶杂质的剔除精度，实现除杂的自动化和智能化。目前，很多烟叶分拣系统都是基于对烟叶图像的处理，但其核心是杂质识别算法，算法的不同就决定了剔除效果有很大的差别。那么如何设计一个既快速又稳定的杂质识别算法对杂物剔除来说具有十分重要的意义。本文就是在如何准确提取杂质面积的思想下，提出的一种新的识别算法。而且通过人机交互接口此算法还可以满足各档次，各质量级别烟叶的分拣。
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