一种基于传统图像处理算法的烟丝规格自动计算方法

传统烟草（Nicotiana tabacum L.）切条成丝后，烟丝规格等级判定工作主要依靠人工现场抽样的方式，这种方法费时、费力且统计误差较大。基于深度学习方法的CNN、RNN、GCN在精度和速度上有所提升，但结果不尽如人意。近来，有学者提出了基于传统图像算法的烟丝宽度在线估计分析方法，但仍然需要人工干预。针对这一缺点，本文提出一种基于图像处理的烟丝规格自动计算方法，无需样本收集、参数设定等人工介入，为实现烟丝规格等级判定提供了较好的基础。

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