CN102968616A - 烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法 - Google Patents

烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102968616A
CN102968616A CN2012104138223A CN201210413822A CN102968616A CN 102968616 A CN102968616 A CN 102968616A CN 2012104138223 A CN2012104138223 A CN 2012104138223A CN 201210413822 A CN201210413822 A CN 201210413822A CN 102968616 A CN102968616 A CN 102968616A
Authority
CN
China
Prior art keywords
gray
image
scale value
pixel point
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012104138223A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102968616B (zh
Inventor
任鸣
张济民
徐洋
邬一鸣
杜卫丹
潘捷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CETC 41 Institute
Shanghai Tobacco Machinery Co Ltd
Original Assignee
CETC 41 Institute
Shanghai Tobacco Machinery Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CETC 41 Institute, Shanghai Tobacco Machinery Co Ltd filed Critical CETC 41 Institute
Priority to CN201210413822.3A priority Critical patent/CN102968616B/zh
Publication of CN102968616A publication Critical patent/CN102968616A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102968616B publication Critical patent/CN102968616B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Manufacture Of Tobacco Products (AREA)

Abstract

本发明公开了一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法,将彩色图像按RGB三通道分割为三张灰度图像,分别记为Pb,Pg,Pr;将灰度图像Pb中每个像素点的灰度值增加30,得灰度图像Pb’;建立一张与原彩色图像尺寸相同的灰度图像作为蒙板图像;将灰度图像Pr每个像素点对应的灰度值与Pb’每个像素点对应的灰度值进行比较,并将结果赋值给蒙板图像,若比较值为正,蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为255,若比较值非正,蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为0;使用蒙板图像对原彩色图像进行赋值处理;此时,原彩色图像中的浅色烟丝部分被加深为黑色。本发明可以很容易的对烟丝进行识别,提高了后期图像处理的准确度。

Description

烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法
技术领域
本发明涉及一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法,属于烟支空头检测领域。
背景技术
在采用机器视觉技术的烟支空头检测器中,工业相机镜头与烟支成一定的角度安装,系统根据每支烟拍摄到的烟丝区域像素数来判断烟支是否存在空头,即当烟丝区域像素数低于系统设定的基准值时则认为该烟支为空头烟支。
烟支空头检测器需要对工业相机拍得的烟支烟丝端面图像依次进行灰度化、二值化、腐蚀、膨胀等处理,查找并绘制烟丝区域轮廓,最后计算出轮廓面积即烟丝区域的像素数。当烟支中存在浅黄色烟丝时,通过灰度化处理后浅黄色烟丝区域与白色盘纸区域的灰度值非常接近,在后续的处理中会将浅黄色烟丝误识别为白色盘纸,影响系统的检测准确度。
发明内容
为了避免图像处理过程中将浅黄色烟丝误识别为白色盘纸,本发明提供一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法,将浅黄色烟丝识别出并对其进行颜色加深处理,从而保证后续烟丝区域识别的准确度。
为了实现上述目的本发明采用如下技术方案:
一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法,其特征在于:在对烟支烟丝端面图像进行灰度化处理之前,先将浅黄色烟丝识别出并对其进行颜色加深处理,主要包括以下步骤:
(1)将彩色图像按RGB三通道分割为三张灰度图像,分别记为Pb,Pg,Pr;
(2)将灰度图像Pb中每个像素点的灰度值增加30,得灰度图像Pb’;
(3)建立一张与原彩色图像尺寸相同的灰度图像作为蒙板图像;
(4)将灰度图像Pr每个像素点对应的灰度值与Pb’每个像素点对应的灰度值进行比较,并将结果赋值给蒙板图像,若比较值为正,蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为255,若比较值非正,蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为0;
(5)使用蒙板图像对原彩色图像进行赋值处理,若蒙板图像中某像素点的灰度值为255,则将原彩色图像相应像素点的RGB值全部赋值为0,若蒙板图像某像素点的灰度值为0,则原彩色图像相应像素点的RGB值不变;此时,原彩色图像中的浅色烟丝部分被加深为黑色。
本发明的有益效果是:
(1)本发明通过观察和分析烟丝与盘纸的RGB值特性,创新的提出了通过判断B、R通道的强度值之差来识别浅色烟丝。
(2)图像处理技术发展成熟,本发明中使用的图像处理算法都是很成熟的算法,方便开发人员调用。
(3)本发明提出的浅色烟丝识别方法可以很容易的对烟丝进行识别,很大程度上提高了后期图像处理的准确度;本发明既能应用于烟支的空头检测,又能推广借鉴到其他相近颜色的识别处理中。
具体实施方式
一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法,其特征在于:在对烟支烟丝端面图像进行灰度化处理之前,先将浅黄色烟丝识别出并对其进行颜色加深处理,主要包括以下步骤:
(1)将彩色图像按RGB三通道分割为三张灰度图像,分别记为Pb,Pg,Pr;
(2)将灰度图像Pb中每个像素点的灰度值增加30,得灰度图像Pb’;
(3)建立一张与原彩色图像尺寸相同的灰度图像作为蒙板图像;
(4)将灰度图像Pr每个像素点对应的灰度值与Pb’每个像素点对应的灰度值进行比较,并将结果赋值给蒙板图像,若比较值为正,蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为255,若比较值非正,蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为0;
(5)使用蒙板图像对原彩色图像进行赋值处理,若蒙板图像中某像素点的灰度值为255,则将原彩色图像相应像素点的RGB值全部赋值为0,若蒙板图像某像素点的灰度值为0,则原彩色图像相应像素点的RGB值不变;此时,原彩色图像中的浅色烟丝部分被加深为黑色。
工业相机拍摄到的单支烟原始图像先经灰度化处理,分别对原始图像和经灰度化处理后的图像的盘纸及烟丝部分进行取点和像素分析,所得结果如表1及表2所示。原始图像中含有明显的浅色烟丝,经灰度化处理后浅色烟丝部分的灰度值与盘纸部分的灰度值相近,且存在交集。若进行二值化处理并绘制轮廓,极易出现将浅色烟丝误识别为盘纸的状况。
本发明通过数据分析,发现浅色烟丝部分的R通道与B通道的灰度值之差始终保持在35以上。而盘纸部分,虽然整体与烟丝部分灰度值相当,但R通道与B通道的灰度值之差却较小,如表1所示,最大22,最小甚至会出现负值。因此,本发明提出将工业相机拍摄到的单支烟原始图像进行通道分割,通过判断R通道的强度值与B通道的强度值之差是否达到一定阈值来判断该部分图像是否属于浅色烟丝部分。R通道与B通道灰度值之差大于30的部分,其灰度值均被调整为0,使得浅黄色烟丝得到加深并与盘纸部分形成鲜明对比。再经二值化处理并绘制的轮廓能较为准确的反应出烟丝的实际情况。
本发明以计算机视觉库Emgu CV为例,其具体处理步骤如下:
(1)将工业相机拍摄到的单支烟图像存入Image<Bgr, Byte>型变量ImageROI;
(2)将ImageROI按通道分割为灰度图像,并存入Image<Gray, Byte>型数组,相关代码为:Image<Gray, Byte>[] ImageGrayBuf =ImageROI.Split();
(3)将数组ImageGrayBuf中B通道各像素点的灰度值增加30,相关代码为:ImageGrayBuf[0] = ImageGrayBuf[0].Add(new Gray(30));
(4)将数组ImageGrayBuf中R通道各像素点灰度值ImageGrayBuf[2]与修改后B通道各像素点灰度值ImageGrayBuf[0]相比较,并将结果赋给Image<Gray, Byte>型蒙板变量ImageMask,若比较值为正,ImageMask相应像素点的灰度值调整为255,若比较值非正,ImageMask相应像素点的灰度值调整为0,相关代码为: Image<Gray, Byte> ImageMask = ImageGrayBuf[2].Cmp (ImageGrayBuf[0], CMP_TYPE.CV_CMP_GT);
(5)使用蒙板变量ImageMask对原始图像ImageROI进行赋值处理,若ImageMask中某像素点的灰度值为255,则将ImageROI相应像素点的RGB值全部赋值为0;若ImageMask中某像素点的灰度值为0,则ImageROI相应像素点的RGB值不变;此时,ImageROI中的浅色烟丝部分被加深为黑色,相关代码为:ImageROI.SetValue(new Bgr(0, 0, 0), ImageMask)。
本发明通过观察和分析烟丝与盘纸的RGB值特性,创新的提出了通过判断B、R通道的强度值之差来识别浅色烟丝。本发明提出的浅色烟丝识别方法可以很容易的对烟丝进行识别,很大程度上提高了后期图像处理的准确度。
表1为盘纸区域像素点RGB值分析表。
像素点(盘纸) B G R R-B 灰度值
1 186 195 198 12 195
2 174 182 181 7 181
3 196 214 213 17 212
4 197 209 209 12 208
5 183 195 201 18 195
6 194 208 214 20 208
7 167 168 166 -1 167
8 122 127 125 3 126
9 145 148 139 -6 145
10 161 175 173 12 173
11 171 185 183 12 183
12 150 159 163 13 159
13 163 176 178 15 175
14 177 194 197 20 193
15 165 171 166 1 169
16 147 166 169 22 165
17 195 205 205 10 204
18 172 175 180 8 176
19 154 155 151 -3 154
20 170 171 162 -8 168
表2为烟丝区域像素点RGB值分析表。
Figure BDA0000230700921

Claims (1)

1.一种烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法,其特征在于:在对烟支烟丝端面图像进行灰度化处理之前,先将浅黄色烟丝识别出并对其进行颜色加深处理,主要包括以下步骤:
(1)将彩色图像按RGB三通道分割为三张灰度图像,分别记为Pb,Pg,Pr;
(2)将灰度图像Pb中每个像素点的灰度值增加30,得灰度图像Pb’;
(3)建立一张与原彩色图像尺寸相同的灰度图像作为蒙板图像;
(4)将灰度图像Pr每个像素点对应的灰度值与Pb’每个像素点对应的灰度值进行比较,并将结果赋值给蒙板图像,若比较值为正,蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为255,若比较值非正,蒙板图像上相应像素点的灰度值赋值为0;
(5)使用蒙板图像对原彩色图像进行赋值处理,若蒙板图像中某像素点的灰度值为255,则将原彩色图像相应像素点的RGB值全部赋值为0,若蒙板图像某像素点的灰度值为0,则原彩色图像相应像素点的RGB值不变;此时,原彩色图像中的浅色烟丝部分被加深为黑色。
CN201210413822.3A 2012-10-25 2012-10-25 烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法 Active CN102968616B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210413822.3A CN102968616B (zh) 2012-10-25 2012-10-25 烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210413822.3A CN102968616B (zh) 2012-10-25 2012-10-25 烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102968616A true CN102968616A (zh) 2013-03-13
CN102968616B CN102968616B (zh) 2015-09-02

Family

ID=47798748

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210413822.3A Active CN102968616B (zh) 2012-10-25 2012-10-25 烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102968616B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104992680A (zh) * 2015-08-04 2015-10-21 广州文石信息科技有限公司 一种电子墨水屏色彩灰度化的方法
CN105957061A (zh) * 2016-04-22 2016-09-21 武汉理工大学 一种用于旋冠盖的阈值图制作和图片检测方法
CN106600582A (zh) * 2016-12-06 2017-04-26 中国电子科技集团公司第四十研究所 一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法
CN110403232A (zh) * 2019-07-24 2019-11-05 浙江中烟工业有限责任公司 一种基于二级算法的烟支质量检测方法
CN114092573A (zh) * 2021-11-22 2022-02-25 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种烟包缺支检测过程中的水松纸自动识别方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004101339A (ja) * 2002-09-09 2004-04-02 Japan Tobacco Inc 丸棒体の外観検査装置
CN101762583A (zh) * 2009-12-16 2010-06-30 中国烟草总公司郑州烟草研究院 一种产地特色烟叶外观颜色的表征方法
CN201587546U (zh) * 2010-02-23 2010-09-22 吉项建 用于烟草包装机的图像型烟支检测器
CN102499471A (zh) * 2011-10-25 2012-06-20 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004101339A (ja) * 2002-09-09 2004-04-02 Japan Tobacco Inc 丸棒体の外観検査装置
CN101762583A (zh) * 2009-12-16 2010-06-30 中国烟草总公司郑州烟草研究院 一种产地特色烟叶外观颜色的表征方法
CN201587546U (zh) * 2010-02-23 2010-09-22 吉项建 用于烟草包装机的图像型烟支检测器
CN102499471A (zh) * 2011-10-25 2012-06-20 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104992680A (zh) * 2015-08-04 2015-10-21 广州文石信息科技有限公司 一种电子墨水屏色彩灰度化的方法
CN105957061A (zh) * 2016-04-22 2016-09-21 武汉理工大学 一种用于旋冠盖的阈值图制作和图片检测方法
CN106600582A (zh) * 2016-12-06 2017-04-26 中国电子科技集团公司第四十研究所 一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法
CN110403232A (zh) * 2019-07-24 2019-11-05 浙江中烟工业有限责任公司 一种基于二级算法的烟支质量检测方法
CN114092573A (zh) * 2021-11-22 2022-02-25 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种烟包缺支检测过程中的水松纸自动识别方法
CN114092573B (zh) * 2021-11-22 2024-06-04 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种烟包缺支检测过程中的水松纸自动识别方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN102968616B (zh) 2015-09-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102968616B (zh) 烟支空头检测过程中浅黄色烟丝识别并加深的方法
US20150278615A1 (en) Vehicle exterior environment recognition device
JP4505362B2 (ja) 赤目検出装置および方法並びにプログラム
CN103455790B (zh) 一种基于肤色模型的皮肤识别方法
CN103327345B (zh) 白平衡处理方法及其处理装置
CN102819728A (zh) 一种基于分类模板匹配的交通标志检测方法
CN105718871A (zh) 一种基于统计的视频主持人识别方法
CN106651966B (zh) 图片颜色识别方法和系统
CN104769652A (zh) 用于检测交通灯的方法和系统
CN106097368A (zh) 一种单板裂缝的识别方法
CN104184925A (zh) 一种视频场景变化的检测方法
CN113792827B (zh) 目标对象识别方法、电子设备和计算机可读存储介质
CN113935666B (zh) 基于图像处理的建筑装饰墙面砖异常评估方法
CN104766049A (zh) 一种物体颜色识别方法及系统
CN106780428B (zh) 一种基于颜色识别的芯片数量检测方法及系统
CN104504722A (zh) 一种利用灰色点校正图像颜色的方法
CN106600580A (zh) 一种基于霍夫变换的电力线异常识别方法及其系统
CN108564538A (zh) 一种基于环境光差异的图像去雾霾方法及系统
WO2017054276A1 (zh) 一种生物特征身份识别方法及装置
CN107038690B (zh) 一种基于多特征融合的运动阴影去除方法
CN110223253B (zh) 一种基于图像增强的去雾方法
CN111931824B (zh) 一种基于钻孔返渣图像的煤岩识别方法
CN104899584A (zh) 一种基于模糊思想的染色切片识别方法
CN117437482A (zh) 一种电缆主绝缘部分缺陷识别方法和系统
CN104298966A (zh) 一种车牌定位方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant