1、物料在線檢測與分選系統是一種新興的自動化檢測設備，已廣泛應用于糧食、蔬菜、水果等農產品的在線分級與加工以及工業(yè)生產中次品檢出等場合。例如，工業(yè)現場中的自動檢測及加工過程監(jiān)控、農副產品的質量檢測、醫(yī)學圖像的自動分析與診斷系統等。相比原始的人工檢測方法，這種新興的自動化檢測設備極大地降低了生產線上工人的勞動強度，提高了勞動效率，同時也提高了產品分級和檢測的精度。 由安徽大學、山東秦皇島煙機設備公司和安徽渦陽煙葉復烤廠共同研制的“智能

2、型雜質在線探測儀”是集機器視覺系統、計算機技術、傳感器技術、空氣動力學和精密機械等一體的高科技產品，是科技部“九五”地方重大科技攻關項目，經鑒定達到了國際先進水平。該系統已于2003年完成并投入試運行。目前，智能型雜質在線探測儀主要應用于煙草行業(yè)，經安徽省渦陽縣煙葉復烤廠多年的使用，產品操作方便，性能穩(wěn)定，具有剔除多種雜物的功能。 本文的工作是對“智能型雜質在線探測儀”的完善，在已有成果基礎上進行改進和補充。幾年來，通過在煙草行

3、業(yè)的試用，產品的不足之處逐漸顯現。本文研究的方向僅限于系統的軟件實現部分，包括計算機對信號的采集、圖像的預校正、信號識別等工作。在對現階段存在的問題進行分析和歸納之后，本文主要從下面四個方面展開討論： 1．信號模型的研究。討論了煙葉、背景、雜質及噪聲的信號模型，重點是大量樣本模型中抽象出特定品種煙葉的顏色特征，以利于建立新的、高效的煙葉識別算法。 2．圖像亮度校正算法的研究。由于光源擺放位置及其自身特性的影響，系統中存在

4、兩種類型的亮度失真。在圖像預校正章節(jié)中給出了亮度不均勻性失真的模型，并對兩種類型的亮度失真進行了校正。 3．煙葉信號閾值優(yōu)化算法的研究。在這一部分中，首先通過對煙葉信號的保護和篩選操作，優(yōu)化了煙葉信號特征庫。其次，利用KL變換，有效地壓縮了煙葉信號閾值空間中的非煙葉區(qū)域。 4．網絡通信單元的設計。為了便于對整個系統的操作和維護，通過設計合理的時序關系，建立了一個小型的局域網，實現對傳送帶上物料的監(jiān)視、控制及識別等功能。