劉劍君，楊鐵釗，朱寶川，梅芳，張小全

1河南農(nóng)業(yè)大學(xué)煙草學(xué)院，鄭州 450002；

2河南省煙草公司鄭州市公司，鄭州 450016

成熟度是重要的烤煙品質(zhì)因素，正確掌握采收成熟度是提高煙葉產(chǎn)量和質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)[1,2]?！犊緹熀婵炯夹g(shù)規(guī)程》（GB/T 23219—2008）將采收煙葉成熟度劃分為欠熟、尚熟、成熟、完熟、過熟、假熟六種狀態(tài)，生產(chǎn)中通常用葉片顏色和葉齡相結(jié)合的感官識(shí)別辦法判斷煙葉是否成熟[3,4]，也有采用比色卡比色、抽屜試驗(yàn)、烘烤試驗(yàn)、化學(xué)成分分析等方法判定煙葉成熟度的報(bào)道[5,6]。20世紀(jì)初發(fā)展起來的色度學(xué)理論和實(shí)踐為煙葉顏色的儀器測(cè)定和定量描述提供了可能性[7,8]，隨著光電技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字?jǐn)z錄設(shè)備[9]、葉綠素儀[6,10]、光譜儀[11,12]、色差計(jì)[13]等設(shè)備被用于煙葉成熟度數(shù)據(jù)采集，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)等數(shù)據(jù)處理方法量化研究煙葉成熟度，但目前尚無符合生產(chǎn)習(xí)慣，能投入實(shí)用的烤煙成熟度量化判斷方法和測(cè)量的儀器。本文采用數(shù)字圖像設(shè)備采集煙葉圖像，通過分析煙葉成熟過程中各像素色度比例的變化，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理轉(zhuǎn)化，尋找能表征成熟度變化的特征變量，旨在找出一種簡(jiǎn)單實(shí)用的煙葉成熟度量化方法，使成熟度可以直觀地進(jìn)行客觀比較，為機(jī)器識(shí)別煙葉成熟度提供理論依據(jù)。

1 成熟度指數(shù)的定義及提取方法

1.1 成熟度特征變量分析

顏色變化是烤煙成熟過程中最主要的外觀特征，隨著煙葉從欠熟向尚熟、成熟、過熟轉(zhuǎn)化，煙葉顏色由濃綠向淺綠、綠黃、黃綠、淺黃（金黃）、黃白轉(zhuǎn)變，甚至接近于白色，其中品種一致、生長(zhǎng)管理?xiàng)l件相似的煙葉顏色變化趨勢(shì)接近[2,4]，這是根據(jù)葉片顏色判斷煙葉成熟度的技術(shù)基礎(chǔ)。常用的RGB色彩系統(tǒng)中，彩色數(shù)字圖像的每個(gè)點(diǎn)都由不同比例的紅、綠、藍(lán)三基色混合而成，是一種復(fù)合色，像素點(diǎn)色彩數(shù)據(jù)由R、G、B三個(gè)值組成。定性分析煙葉成熟過程中顏色的變化，總體上是綠色所占比例由大變小，而紅色所占比例由小變大，其圖像中各像素點(diǎn)的三基色顏色值R、G、B則表現(xiàn)為逐漸接近極值255。本文以圖像中各像素點(diǎn)的三基色顏色值為基礎(chǔ)，分別采用紅色R、綠色G、藍(lán)色B、R+G、R+B、G+B、R+G+B和“RGB顏 色 值”C =（65536×Red)+（256×Green)+(Blue)設(shè)置了8種像素值合并算法，并進(jìn)行分析研究和實(shí)驗(yàn)論證，以便從中篩選能夠較好的表征成熟度的變量Ma。

像素點(diǎn)成熟度值MaX定義：

為符合實(shí)際和方便使用，將像素點(diǎn)成熟度值范圍限定在0-10范圍內(nèi)，其計(jì)算方法為：

MaR=10×R/255;

MaG=10×G/255;

MaB=10×B/255;

MaC=10×C/WC; 其中WC為白色顏色值，WC =（65536×255)+（256×255)+(255)= 16777215。

MaRBG=10×(R+B+G)/(255×3);

MaRG=5×(R+G)/255;

MaRB=5×(R+B)/255;

MaBG=5×( B+G)/255。

1.2 馬賽克壓縮原理

常用的數(shù)字圖像采集裝置總像素一般在30萬以上，本次試驗(yàn)使用的數(shù)碼相機(jī)最低分辨率為368萬像素，過高的分辨率只會(huì)增加無意義的計(jì)算時(shí)間，對(duì)于判斷煙葉成熟度并不必要，所以需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，最簡(jiǎn)單的圖像壓縮方法是等間隔抽樣。馬賽克算法本質(zhì)上是將相鄰的顏色相同或近似的像素顏色合并為一個(gè)值，在數(shù)據(jù)量大幅減少的同時(shí)又能體現(xiàn)原始圖像特征。算法的定義為：設(shè)I是所有圖像組成的圖像集合，P是一幅較大的圖像，S={S1,S2,…Sm}是形狀和大小都相同的若干個(gè)小圖像組成的圖像集合，Dsi＜＜Dp(Di表示圖像 i的面積 )，A={A1，A2,…An} 為用圖像網(wǎng)格G分解圖像P所得到的小圖像集合，其中，Ai(i=l，2，…n)的形狀和大小都與S中的小圖像相同，f是S×A—I的映射，R是集合B={bj=f(Si，Aj)|Si∈S，Aj∈A，i=1,2,3，…n, j=1，2，…m}中圖像按照網(wǎng)格G拼接而成的目標(biāo)圖像，如果q(R，P)=l且 q(Si,Bj)=l，其中 Si∈ S，Bj∈ B，i=l，2,…n，j=1，2，…m，則R為由S中的小圖像組成的圖像P的一個(gè)馬賽克圖像，其中q(R，P)表示圖像視覺中圖像R和P的相似度，如果相似為1，否則為0。選擇合適大小的圖像網(wǎng)格G的分解圖像A（與S形狀大小相同），可以有效減少圖像失真。本文利用馬賽克算法進(jìn)行圖像壓縮，并對(duì)不同的壓縮比例進(jìn)行研究，選擇最佳參數(shù)。

1.3 TRIMMEAN函數(shù)去極值

由于煙葉在自然環(huán)境中生長(zhǎng)，受到煙草類型、品種、生長(zhǎng)環(huán)境、施肥、栽培措施等因素的影響，以及生長(zhǎng)時(shí)期、著生部位不同，葉片基本色有一定差異；同時(shí)，由于煙株整體受光不均勻，下部葉片的葉尖和葉基部也有一定色差；此外葉片可能有病斑、蟲孔、風(fēng)摩或粘附砂土以及在圖像采集時(shí)葉片皺折所產(chǎn)生的陰影和去背景時(shí)邊界區(qū)分不準(zhǔn)確等原因，使得葉片圖像存在深淺不同的雜色，其程度隨著葉片葉齡的增加即成熟度的提高呈上升趨勢(shì)。分析煙葉圖像特征和數(shù)據(jù)分布直方圖發(fā)現(xiàn)，雜色的顏色值多為較大和較小的極值，因此按一定比例去除兩端的極值，可以在一定程度上剔除雜色的影響，使提取的成熟度指數(shù)更能接近煙葉基本特征、體現(xiàn)葉片圖像的主色調(diào)。

函數(shù)TRIMMEAN 可從數(shù)據(jù)集的頭部和尾部除去一定百分比的數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后求平均值，本文利用TRIMMEAN函數(shù)對(duì)不同極值除去比例進(jìn)行研究，尋找最佳去極值比例。

1.4 成熟度指數(shù)定義

本文定義鮮煙葉葉片成熟度指數(shù)為：利用TRIMMEAN函數(shù)適當(dāng)除去煙葉(摳出背景并進(jìn)行適當(dāng)壓縮)像素成熟度值MaX的部分極值所得到的平均值。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)采用的不同類型典型煙葉樣本取自河南農(nóng)業(yè)大學(xué)科教試驗(yàn)園區(qū)的煙葉試驗(yàn)田。

2.1 試驗(yàn)煙田基本情況

試驗(yàn)地土壤全氮0.95g/Kg，堿解氮73.54mg/Kg，速效磷34.12 mg/Kg，速效鉀130.7 mg/Kg，有機(jī)質(zhì)9.96g/Kg，pH值8.19。試驗(yàn)品種中煙100，施氮量60 kg/hm2。田間管理參照《烤煙栽培技術(shù)規(guī)程》（GB23221-2008）進(jìn)行。

2.2 圖像采集裝置

使用佳能500D數(shù)碼相機(jī)，自制規(guī)格為100 cm×80 cm×100 cm的反射拍攝燈箱，箱體包裹銀色反光布，箱體頂部中央安放相機(jī)，并均勻固定6個(gè)功率125W色溫為5500的攝影燈泡，底部載物臺(tái)使用白色聚四氟乙烯板制作以方便摳圖操作[14]，在底板上固定與底邊相同尺寸的卷尺。打開拍攝燈箱光源并穩(wěn)定10 min后，使用手動(dòng)模式拍照，拍照設(shè)置為快門：1/125秒；光圈：F8；感光度：ISO200；白平衡：自動(dòng)；取景大?。?352×1566。

2.3 馬賽克壓縮比例的選取

本實(shí)驗(yàn)中采集的煙葉圖像大小為2352×1566×3，摳除背景后需要處理的數(shù)據(jù)量為百萬級(jí)別，必須對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮以減少成熟度指數(shù)的計(jì)算時(shí)間。因此在選擇最佳成熟度表征變量前，先研究了不同馬賽克壓縮比例對(duì)圖像質(zhì)量的影響，以便在保證圖像色彩不失真的情況下，盡量減少數(shù)據(jù)處理量。使用馬賽克處理軟件取馬賽克系數(shù)3、5、10、20、30、40、50、60、70對(duì)典型成熟煙葉圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)算 了 MaR、MaG、MaB、MaC、MaRBG、MaRG、MaRB、MaBG值。圖1給出馬賽克系數(shù)為3、20、70時(shí)MaR、MaG、MaB值的Gaussian擬合曲線，以及不同馬賽克系數(shù)下整片煙葉像素點(diǎn)成熟度均值的變化趨勢(shì)。

圖1 不同馬賽克壓縮比例下像素點(diǎn)成熟度指數(shù)分布

由圖1可以看到：當(dāng)馬賽克系數(shù)3，即葉片顏色取點(diǎn)數(shù)量為40個(gè)左右時(shí)，由于像素點(diǎn)太少，無法使用這些點(diǎn)成熟度值擬合出曲線，隨著馬賽克系數(shù)(取樣點(diǎn)數(shù))的增加，像素點(diǎn)成熟度值擬合曲線的特征開始顯現(xiàn)，當(dāng)馬賽克壓縮比例為5%，即取樣數(shù)量大于100個(gè)以上時(shí)，數(shù)據(jù)分布已形成一條視覺特征基本穩(wěn)定的曲線。說明就特定的煙葉圖片數(shù)據(jù)，當(dāng)馬賽克壓縮比例達(dá)到一定值，即圖像數(shù)據(jù)達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，像素點(diǎn)成熟度值分布特征曲線已經(jīng)顯現(xiàn)，繼續(xù)提高馬賽克壓縮比例不會(huì)改變其總體變化趨勢(shì)。不同馬賽克系數(shù)下各成熟度表征處理數(shù)值最大相差0.01，基本上不再隨壓縮比例變化，考慮到在不影響數(shù)據(jù)處理速度的前提下盡量提高取樣的代表性，所以后面的研究選定馬賽克系數(shù)為20。

2.4 成熟度表征變量的選取

對(duì)煙葉圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的目的是為了獲得一個(gè)可進(jìn)行比較，能用于判斷成熟程度的單值變量。理論上分析，MaC中R顏色值的系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于藍(lán)綠兩色，所以基本上和MaR值相等，從圖1中也可以看到MaR和MaC兩條曲線幾乎重合，其他幾個(gè)變量MaRGB，MaRG，MaRB，MaGB實(shí)際上是MaR、MaG、MaB的轉(zhuǎn)化值或平均值，其變化趨勢(shì)取決于這三個(gè)值。對(duì)MaR、MaG、MaB、MaC，MaRBG、MaRG、 MaRB、 MaBG的數(shù)據(jù)分布作Gaussian擬合曲線進(jìn)行驗(yàn)證，得到與此相符的結(jié)論。

為直觀表達(dá)，圖2給出了同株煙上的欠熟、尚熟、過熟煙葉的MaR、MaG、MaB值Gaussian擬合曲線。煙葉由欠熟、尚熟向過熟變化過程中，葉片顏色整體上由綠轉(zhuǎn)黃，其圖片像素中的R、G、B顏色值也呈現(xiàn)逐步提高的趨勢(shì)，但MaR、MaG、MaB值的變化區(qū)間并不完全相同，不同成熟度煙葉的MaB值變化區(qū)間很小且數(shù)據(jù)重疊，難以區(qū)分；MaG值已隨著煙葉的成熟呈現(xiàn)出明顯的區(qū)間變化，但變化區(qū)間小于MaR；MaR值隨著成熟度的增加階次上升且變化區(qū)間較大。圖2給出的數(shù)據(jù)中，欠熟葉的MaR值多介于2～4之間；尚熟葉的MaR值多分布在3～6之間；過熟葉的MaR值集中在7～9之間，區(qū)間非常明顯，接近感官判斷結(jié)果，在本文給出的8個(gè)成熟度值處理中效果最好。本文后面的研究選用變量MaR計(jì)算成熟度指數(shù)。

圖2 不同成熟度表征變量的數(shù)據(jù)分布

2.5 不同去極值比例對(duì)成熟度指數(shù)的影響

由于種植條件及各種自然因素的影響，煙葉葉片顏色往往不夠均勻，會(huì)出現(xiàn)一些雜色，圖2中顯示的像素點(diǎn)成熟度值分布情況證實(shí)了這一點(diǎn)，為得到煙葉葉片成熟度特征變量的主基色，有必要除去這些雜色，由于這些雜色在數(shù)據(jù)中多表現(xiàn)為極值，因此對(duì)獲取的像素點(diǎn)成熟度值數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，去除一定比例的極值點(diǎn)，會(huì)有效提高用像素點(diǎn)成熟度值的平均值計(jì)算出的葉片成熟度指數(shù)的代表性?！犊緹煛穱?guó)家標(biāo)準(zhǔn)（GB 2635—92）中，煙葉允許20%以下的殘傷、破損，加上淺色葉脈部分，剔除雜色數(shù)據(jù)的比例理論上應(yīng)在30%左右。圖3是對(duì)整株煙葉進(jìn)行驗(yàn)證的結(jié)果，在葉片雜色部分比例不超過規(guī)定的條件下，當(dāng)去極值比例分別取0、5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、50%、60%、70%、80%、90%時(shí)，正常生長(zhǎng)的煙葉成熟度指數(shù)趨近于一條直線，其中去除極值比例達(dá)到25%左右時(shí)，數(shù)據(jù)的差異已不明顯，本研究中采用去除30%極值的比例處理圖像數(shù)據(jù)，以便更準(zhǔn)確地表現(xiàn)葉片的主色調(diào)。過熟煙葉因雜色部分所占比例較大，不同去極值比例對(duì)其成熟度指數(shù)影響較明顯，實(shí)際生產(chǎn)中可能還會(huì)出現(xiàn)一些由各種原因造成的大比例殘傷和破損的煙葉，這種情況下可根據(jù)所采集樣品實(shí)際調(diào)整確定最佳去極值比例。

2.6 整株煙葉的成熟度指數(shù)變化特點(diǎn)

為驗(yàn)證以R顏色值表現(xiàn)煙葉成熟度的科學(xué)性，在田間留單株煙葉，打頂后不進(jìn)行采收，于圓頂期摘取煙株上的所有葉片進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并計(jì)算成熟度指數(shù)。全株32片煙葉，感官判斷的結(jié)果是底部3片過熟，下部3片煙葉基本成熟，中部12片煙葉尚熟，上部14片欠熟。圖4所示曲線上的每一個(gè)點(diǎn)代表一片煙葉的成熟度指數(shù)，過熟的3片煙葉成熟度指數(shù)在8以上，尚熟煙葉的成熟度指數(shù)在4～6之間，3片下部煙葉已接近成熟，欠熟煙葉的成熟度指數(shù)在4以下。煙葉開始落黃后，隨著黃色所占比例的提高，成熟度指數(shù)呈現(xiàn)出明顯的層次性分布，其中葉齡最接近的9片上部葉成熟度指數(shù)基本相同，并與中部葉，下部葉區(qū)別明顯，基本上可以按葉片分化時(shí)間進(jìn)行分組。說明采用MaR值區(qū)分煙葉成熟程度是可行的，其數(shù)據(jù)較感官識(shí)別結(jié)果更加細(xì)化。同時(shí)本研究表明以像素點(diǎn)成熟度值表示的成熟走勢(shì)與葉齡相關(guān)性較強(qiáng)，研究數(shù)據(jù)支持煙葉生產(chǎn)中使用葉齡判斷煙葉成熟度的方法[3]。

圖3 不同去極值比例對(duì)煙葉成熟度指數(shù)的影響

圖4 整株煙葉成熟度指數(shù)的分布

2.7 特殊煙葉的像素點(diǎn)成熟度值分布特點(diǎn)

圖5是典型的欠熟、成熟、過熟煙葉和遮蔭煙葉MaR值的Gaussian擬合曲線。正常發(fā)育的烤煙煙葉主要由顏色較淺的葉脈和顏色較深的葉片組成，其MaR值分布曲線為一條單峰曲線，其中兩頭為極值區(qū)，中間為數(shù)據(jù)集中分布區(qū)。欠熟煙葉的葉色呈較均勻的亮綠色，整片煙葉MaR值大多分布于一個(gè)較陡的波峰內(nèi)；成熟煙葉的葉色變?yōu)辄S綠色，其MaR值高于欠熟煙葉，分布曲線與欠熟煙葉類似，但波峰更高更陡；過熟煙葉的葉色黃白，雜色增多，其MaR值相對(duì)最高，但MaR值分布曲線波峰明顯較欠熟和成熟煙葉平緩。遮蔭煙葉由于光照不足部分煙葉已變黃而另一部分仍為綠色，其MaR值分布曲線跨越欠熟和成熟煙葉，波峰低且平緩，說明其色素點(diǎn)分布區(qū)域較廣。由于成熟度指數(shù)是平均數(shù)，單從數(shù)值上難以把特殊煙葉區(qū)分開來，所以采用機(jī)電裝置自動(dòng)判斷煙葉成熟度時(shí)還需要考慮數(shù)據(jù)分布區(qū)間以分辨特殊煙葉。

圖5 特殊煙葉像素點(diǎn)成熟度指數(shù)的分布

2.8 暗箱變黃過程中成熟度指數(shù)的變化

煙葉采收裝入烤房后，離體煙葉進(jìn)入一個(gè)人為控制條件下的變黃和失水過程，在變黃前期和中期，煙葉變化與類似于大田后期，也被稱之為烤房?jī)?nèi)的后熟。參照《烤煙品種烘烤特性評(píng)價(jià)》（YCT 311—2009），采用暗箱變黃試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證，圖6列出了2片尚熟煙葉和2片成熟煙葉在暗箱條件下的成熟度指數(shù)變化。隨著煙葉變黃程度的提高，成熟度指數(shù)也隨之提高，成熟度基本相同的煙葉成熟度指數(shù)變化趨勢(shì)類似；成熟度不同的煙葉變黃時(shí)間有差異，但達(dá)到相同的成熟度后的變黃曲線接近。煙葉在烤房中變黃并不是一個(gè)線性過程，色度轉(zhuǎn)換呈現(xiàn)出一定的階梯性，這與感官鑒定的煙葉變黃過程一致。從煙葉變黃過程判斷，理想的升溫時(shí)間應(yīng)為成熟度指數(shù)穩(wěn)定在8左右時(shí)，與烘烤技術(shù)中煙葉8成黃時(shí)轉(zhuǎn)火的技術(shù)基本吻合[15]，說明選用以R顏色值為表征變量的成熟度指數(shù)也可以用于判別煙葉烘烤變黃期的煙葉變化。

圖6 暗箱試驗(yàn)中不同成熟度煙葉成熟度指數(shù)變化

3 討論

煙葉在大田生長(zhǎng)發(fā)育直到進(jìn)入烤房烘烤的變黃前中期，鮮煙葉的顏色都是一種可辨識(shí)度較高的外觀特征，本文研究了量化鮮煙葉顏色特征比較成熟變黃程度的方法。研究使用葉片全部數(shù)據(jù)而不是部分取點(diǎn)，以提高代表性；參照煙葉去雜原則去掉一定比例的極值以減小誤差；選擇與感官認(rèn)定成熟度數(shù)值最接近的計(jì)算方法，定義白色為10成熟，把煙葉成熟度轉(zhuǎn)換成極值為10的色度比例值，將煙葉各像素點(diǎn)色度比例值的平均數(shù)定義為葉片的成熟度指數(shù)，使成熟度可以直觀地進(jìn)行比較。成熟度指數(shù)使成熟度數(shù)據(jù)更加細(xì)化，能從數(shù)值上區(qū)別感官認(rèn)為相似的顏色，甚至可以用來表征成熟的早晚。

在本文的栽培和圖像采集條件下，青煙的成熟度指數(shù)小于4，未熟煙葉的成熟度指數(shù)在4到6之間，成熟煙葉的成熟度指數(shù)在5.5到7.5之間，成熟度指數(shù)大于7.5為過熟，結(jié)合葉片不同點(diǎn)成熟度值分布的差異還可以進(jìn)一步區(qū)分病斑過多或遮蔭等特殊煙葉。

本文針對(duì)特定品種和栽培條件下的典型煙葉進(jìn)行了成熟度指數(shù)量化研究，大致得到了不同成熟度所對(duì)應(yīng)的成熟度指數(shù)值范圍，由于實(shí)際生產(chǎn)中影響煙葉顏色的因素較多[16]，文中所給出的不同成熟度對(duì)應(yīng)的成熟度指數(shù)值范圍可能不能直接用于其他情況下栽培的煙葉或其他品種的煙葉，不同于本文品種或栽培條件的煙葉還需要用大量的典型煙葉進(jìn)行驗(yàn)證，并進(jìn)行暗箱試驗(yàn)以檢驗(yàn)判斷的符合性，從而對(duì)不同的煙田給出具體的成熟度指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于因土壤肥力條件不同，栽培習(xí)慣差異，氣候因素影響等造成的成熟度表征變量差異問題，還可以考慮把欠熟、過熟煙葉的成熟度指數(shù)設(shè)為定值，采用相對(duì)成熟度指數(shù)來表示，使成熟度指數(shù)值更接近于煙葉生產(chǎn)實(shí)際。

本文利用數(shù)碼相機(jī)采集圖像并利用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在對(duì)煙葉成熟度表征變量進(jìn)行篩選的基礎(chǔ)上，提出了一種成熟度指數(shù)的算法，并初步從理論上驗(yàn)證了其可行性，但顯然不適于提供給煙農(nóng)使用或在采收現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)進(jìn)行成熟度檢測(cè)，技術(shù)進(jìn)入實(shí)用階段還需要針對(duì)不同環(huán)境和煙葉類型建立數(shù)據(jù)模型，開發(fā)軟件程序，利用簡(jiǎn)單的CCD或COMS以及嵌入式系統(tǒng)構(gòu)建更簡(jiǎn)易的低成本的小型實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)也是進(jìn)一步研究的方向之一。

4 結(jié)論

對(duì)不同類型的典型煙葉圖像以及整株煙葉圖像進(jìn)行理論分析和驗(yàn)證表明，紅色或RGB顏色值是比較好的成熟度表征變量。本文提出的簡(jiǎn)單的獲取成熟度指數(shù)方法——通過對(duì)煙葉進(jìn)行分割并進(jìn)行適當(dāng)比例的馬賽克數(shù)據(jù)壓縮，進(jìn)行適當(dāng)比例的去極值平均，將數(shù)值范圍等比例縮放在0—10，最終計(jì)算出的鮮煙葉成熟度指數(shù)與生產(chǎn)實(shí)際中感官判斷數(shù)據(jù)雖然不完全一致，但數(shù)據(jù)具有相同的趨勢(shì)，與生產(chǎn)實(shí)踐中使用的比例法基本吻合，可以用于進(jìn)行煙葉的成熟度的量化比較。

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