一种基于深度语义分割模型的烟丝组分和结构测定方法

本发明公开了一种基于深度语义分割模型的烟丝组分和结构测定方法，包括：获取烟丝图像后，进行图像预处理；提取预处理后图像的感兴趣区域，对感兴趣区域进行矩阵校正；对校正后的感兴趣区域进行二值化分割，得到烟丝散布区域；基于预先训练得到的SegFormer语义分割模型，对烟丝散布区域进行烟丝类型识别，并测定待测烟丝图像中的烟丝组分；针对烟丝散布区域进行图像增强处理，对图像增强后的烟丝散布区域进行二值化分割，得到烟丝连通区域，基于形态学测定图像中的烟丝结构。本发明能够提高各类烟丝和梗签辨识的准确性，实现高效测定烟丝组分和烟丝结构占比，可以实现训练样本的自动生成和标注，避免了人工标注图像所需的开销。