为了研究烟叶规整度的表征方法,通过机器视觉平台采集烟叶图像,并对图像进行灰度化、滤波、二值化等预处理.利用深度优先搜索算法结合哈希表标记每个连通区域,以区分每片烟叶.随后,提取每片烟叶的边缘轮廓,并计算其对应的边缘坐标平均值、最小外接圆面积和最大内切圆面积,同时对烟叶进行了不同角度的模拟切丝.结果表明,烟叶的圆度率可以通过其最大内切圆与最小外接圆的面积比值来表征,而模拟切丝后的长丝波动与圆度率呈负相关(相关系数为-0.81),即圆度率越高,切丝后的长丝波动越小.因此,所建立的圆度率方法能有效表征烟叶的规整度:当烟叶的圆度率越接近1时,烟叶形状越规整,无论从哪个角度进行切丝,形成的烟丝长短基本一致,烟丝结构的波动也越小.
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