Nella norma corrente per tabacco trattato ad aria calda, è diviso in quattro classi e in 42 livelli.
La tecnologia della visione è usata all'auto riconosce e conta. Di conseguenza, quando selezioni la norma di classificazione del grado della foglia del tabacco, la norma di classificazione se basato sull'aspetto e sulle caratteristiche come l'identificazione principale. Una delle norme di classificazione conta sul colore delle parti differenti della foglia del tabacco As. Divida tutti i colori possibili della foglia del tabacco in otto categorie. Divida la maturità delle foglie del tabacco in due categorie. Nella struttura della foglia, è diviso in tre categorie secondo il grado di scioltezza della struttura della foglia. Secondo l'ambiente crescente differente della foglia del tabacco, l'oleosi contenuti nel leaft del tabacco sono inoltre contradditori. Di conseguenza, tre norme sono state definite per la foglia del tabacco basata sul contenuto di olio in foglie del tabacco. Per concludere, tre categorie sono state divise secondo il cromatico differente delle foglie del tabacco.
La densità della disposizione delle cellule della foglia del tabacco, divisa in. Liberamente, più sciolto, leggermente stretto, strettamente.
Nell'immagine che prende la fase, per ottenere le immagini di alta qualità, l'attrezzatura ad alta definizione della rappresentazione di matrice lineare è installata per ottenere le immagini. Poi con le attività di lavorazione di immagine, la nitidezza dell'immagine può essere migliorata, il rumore possibile nell'immagine può essere ridotta, l'efficienza e l'accuratezza del riconoscimento di macchina può essere migliorata nello stadio avanzato. Rimuova le informazioni di immagine irrilevanti al riconoscimento nell'immagine, quale la tavola di disposizione della foglia del tabacco ed aumenti l'efficacia delle informazioni. Inoltre, possono semplificare l'immagine e ridurre il periodo ed il costo dell'apprendimento automatico successivo.
Nell'identificare l'aspetto delle foglie del tabacco, i pezzi multipli di attinente all'informazione alla classificazione e classificare possono essere estratti da un'immagine di riferimento. Le norme differenti del grado sono delineate dalle dimensioni differenti. Di conseguenza, è necessario da ottenere le informazioni nell'immagine di riferimento che rispetta la norma di classificazione. Questo processo è inoltre un processo importante dell'apprendimento automatico. Con questo processo, la macchina abbinerà l'immagine con la norma di classificazione e formerà una base di dati.
Nel corso delle foglie d'identificazione e di classificazione del tabacco, il riconoscimento sfocato delle foglie del tabacco è il primo richiesto. Nel corso del riconoscimento sfocato, il metodo di analisi sfocata del mazzo è usato, con questo metodo, può rendere l'analisi delle foglie incerte più ragionevole e fare parecchie immagini nello stesso gruppo appartenga alla stessa categoria, in modo da dare un riconoscimento più accurato. Dopo il riconoscimento sfocato, possa al riconoscimento ed al processo di classificazione.
Le immagini raccolte sono semplificate e l'efficace attinente all'informazione alle attività di classificazione è estratto dopo la raccolta automatica di immagine. Che la macchina entrerà nell'elaborazione di classificazione. Il sistema confronterà le informazioni di immagine che hanno estratto con le norme di classificazione, che il disaccordo l'obiettivo del riconoscimento nella classificazione differente, secondo la classificazione standards.and trasmette il risultato di classificazione al computer dell'utente infine.
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