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提出了一种新的基于机器视觉的“青霉杂”非等级烟叶检测方法，该方法综合利用了烟叶的颜色、纹理、形状等多特征信息作为识别特征，克服现有的视觉除杂设备只针对杂物单一特性的缺点。结合烟片自动精选“青霉杂”中霉变烟叶的检测实例，提出了基于MSD的纹理信息特征提取方法，同时采用了泛化能力强的Boosting修剪Bagging选择性集成分类器来检测杂物。实验结果表明，该方法能有效的区分霉变烟和合格烟叶，尤其能够区分津巴布韦烟叶这一颜色与霉变烟叶相似的合格烟叶，验证了基于多特征融合方法识别“青霉杂”非等级烟叶的有效性。