目前,烟叶分级需耗费大量人力财力,且分级结果主观性强,因素影响多,导致烟叶分级不科学性,不客观,效率低。鉴于此,本文针对贵州中部烤烟分级,设计了烟叶自动分级系统,该自动分级系统主要有烟叶输送装置,成捆烟叶打散装置,褶皱烟叶的铺平装置,烟叶图像采集及识别装置,烟叶等级分拣系统等部分组成。经分析,确定了烟叶铺平装置和图像采集及识别装置等关键部件的结构特征及其工作原理。论文对主要装置的关键部件进行了设计,并对影响关键部件作用效果的主要参数进行了定性和定量分析;根据烤烟的生物及机械物料特性,分析研究了单张烤烟输送经各工作部件的运动过程和受力情况,应用试验研究方法获得了实现烟叶单张铺平和自动识别的主要影响因素,并得出了最佳参数组合。主要研究内容包括:(1)论文通过对烟叶的机械和生物材料特性分析,针对纵向褶皱的烟叶,利用摩擦的作用设计了滚刷式烟叶铺平装置:滚刷由表面排有刷毛的滚动轴设计而成,分为上下两层,每层均含有10根滚刷,其中每层由包含5根滚刷的同步带及相同带轮连接分为两组,每组同步带连接一个减速器,分别由电机驱动,机构利用滚刷对间的速度差实现烟叶的铺平。分析确定了滚刷、铺平装置支架和传动系统等关键部件的结构及参数,分别改变滚刷间距、上下滚刷转速与转速差三个参数测试滚刷装置对烟叶的铺平效果,结果表明,装置可以实现褶皱烟叶的铺平,并且当滚刷间距为15 cm、上下滚刷转速为25 r/min、10 r/min和转速差为20 r/min时,可以获得最佳的铺平效果。论文提出的具有速度差的上下滚刷组合实现烟叶输送并铺平烟叶的方法具有创新性。(2)论文以中部烟叶为研究对象,选取led光源及CCD摄像头,设计了图像采集系统,依据人工分级所用光源光强为基准,在12个不同光强下分别采集不同等级烟叶图像,提取RGB、HIS及HSV三种颜色模型的颜色分量,分析各等级的烟叶颜色特征分量在不同光强下的变化规律,研究了不同等级各颜色分量对光强的敏感性,提出了适合于烟叶等级判别的颜色分量和光强,结果表明:不同颜色分量对光强的敏感程度依次是:SHSI、SHSV>R、I、V>G、B、HHSI、HHSV,且随着光强的增加,各颜色分量灰度值变化的明显程度依次是:R、G、B、I、V>HHSI、HHSV>SHSI、SHSV;R、G、B、I和HHSV、V等颜色分量在等级间差异明显,可作为烟叶等级判别算子;用于烟叶自动分级的光照强度应选取2500lux-3200 lux左右的值,光照强度对烟叶颜色特征和等级识别的影响研究为烟叶自动分级图像采集硬件系统的设计和等级判别特征算子的选取提供了科学依据。(3)论文采用了BP神经网络的人工智能识别方法,建立了中部烟叶的自动识别模型,分析了RGB、HIS及HSV三种颜色模型下各颜色分量对烟叶等级的影响,以烟叶等级间差异较大的颜色分量作为神经网络的输入因子,烟叶等级作为神经网络模型的输出,对模型进行了反复训练和测试,其平均识别精度可达到89.17%,可实现烟叶等级的预测。(4)论文应用Solidworks软件设计了烟叶等级分拣装置,分析确定了控制系统、分拣装置支架、烟叶等级箱、输送系统和执行系统等关键部件的结构及参数,设计的烟叶等级分拣装置可实现分级烟叶的自动分拣。