CN104596877B - 一种烟叶中含梗率的无损检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种烟叶中含梗率的无损检测方法和装置，包括(一)、建立已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库、(二)、叶中含梗率无损快速检测。本发明测定烟叶含梗率速度快、准确性高、对烟叶无损坏，当被检测烟叶类型在叶、梗单位面积重量比值库中能找到时，整个测定过程不需要对样品进行称重，测定只需耗时3到5分钟，对烟草检测技术的改进和提高具有一定的现实意义。

Description

一种烟叶中含梗率的无损检测方法和装置

技术领域

本发明属于烟叶加工过程中烟叶叶片检测技术，具体说是一种烟叶含梗率的检测方法和装置结构技术领域。

背景技术

在烟草加工过程中，打叶后的烟叶含梗率是影响切丝质量的最重要的因素之一，而烟丝的质量又直接影响到成品烟支的质量(填充度、重量、密度、空头率、掉丝率等重要指标)。目前大多数烟厂和复烤厂是通过取样去梗后对烟梗和叶片分别称重来实现烟叶含梗率的检测，该检测方法对烟叶产生较大破坏，且检测耗时长、无法实现在线实时检测。

发明内容

本发明的目的是解决上述现有技术存在的不足，提出一种烟叶叶中含梗率的无损检测方法和装置，以实现烟叶含梗率的无损检测。

为达到上述目的，本发明提出了如下技术方案：

(一)、建立已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库

该比值库建立的方法是用叶、梗单位水平投影面积重量的平均值来替代实际的叶、梗单位面积重量，烟叶类型由产地、等级和水分三个因素定义组成，操作方法如下：

a)取样

对已知类型烟叶随机抽取3个样品，将其分别标记为1、2、3并分别称重，重量标记为m₁、m₂和m₃，要求每个样品重量为3000±300g；

b)叶、梗面积图像法测量

利用光谱成像的方法依次分别对3组样品测量叶片和烟梗的水平投影面积；这里所提到的光谱成像识别技术包括但不仅限于可见光成像、x射线成像、高光谱及多光谱成像等技术，其目的是通过不同的图像识别技术，分别单独得到含梗的烟叶的水平投影如和烟梗的水平投影图像，从而得到每片烟叶的叶片和烟梗面积；具体流程如下：

i.样品离散化：将烟叶样品置于离散装置上进行摊铺，通过离散装置，使样品呈完全离散化状态；

ii.采集烟叶图像：基于可见光成像技术，利用图像获取装置拍摄得到离散化的含梗的烟叶图像并传送至图像处理系统；

iii.采集烟梗图像：基于x射线成像技术或高光谱及多光谱成像技术，利用图像获取装置拍摄得到离散化的烟叶中所含烟梗的单独图像并传送至图像处理系统；

iv.计算烟梗面积：利用图像处理系统，统计、计算烟梗图像的水平投影面积S_梗；

v.计算叶片面积：利用图像处理系统，统计、计算烟叶图像的水平投影面积S_总，用烟叶面积减去烟梗面积则可得到不含梗叶片面积S_叶＝S_总-S_梗；

vi.重复以上流程分别得到样品1、2、3的烟梗和叶片面积；

c)计算叶片和烟梗的单位面积重量

设该批烟叶样品中叶片的平均单位面积重量为ρ_叶mg/mm²，烟梗的平均单位面积重量为ρ_梗mg/mm²，根据之前测试的结果可得：

S_叶1×ρ_叶+S_梗1×ρ_梗＝m₁ (1)

S_叶2×ρ_叶+S_梗2×ρ_梗＝m₂ (2)

S_叶3×ρ_叶+S_梗3×ρ_梗＝m₃ (3)

由常识可知，联立(1)(2)(3)无法获得精确的ρ_叶和ρ_梗值，故令

S_叶1×ρ_叶+S_梗1×ρ_梗＝M₁ (4)

S_叶2×ρ_叶+S_梗2×ρ_梗＝M₂ (5)

S_叶3×ρ_叶+S_梗3×ρ_梗＝M₃ (6)

利用最小二乘法求出使:

|(m₁-M₁)²|+|(m₂-M₂)²|+|(m₂-M₃)²| (7)

最小的ρ_叶和ρ_梗，并用该ρ_叶和ρ_梗近似替代样品的叶片平均单位面积重量和烟梗平均单位面积重量；

d)计算已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比

根据ρ_叶和ρ_梗可以计算得到叶、梗单位面积重量比

e)建立单位面积重量比库

对已知类型烟叶重复3次检测流程，可得到该类型烟叶的叶、梗单位面积重量比；完善不同类型烟叶的叶、梗单位面积重量比则可建立完整的比值库，为快速实施叶含梗无损检测提供支持；

(二)、叶中含梗率无损快速检测

利用已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库，可快速实现叶中含梗率无损检测，具体操作方法如下：

a)取样

在待检测的烟叶物料中取检测样品。利用图像法原理进行检测，取样时不需要对样品重量有精度要求；

b)样品离散化

将烟叶样品置于离散装置上进行摊铺，通过离散装置使烟叶呈完全离散化状态；

c)采集烟叶、烟梗图像

利用不同的成像原理，用图像获取装置拍摄得到离散化的烟叶(含梗)和单独的烟梗图像并传送至图像处理系统；

d)计算叶片、烟梗水平投影面积

利用图像处理系统，统计、计算烟叶和烟梗图像的水平投影面积S_总、S_梗，用烟叶面积减去烟梗面积则可得到不含梗叶片面积S_叶＝S_总-S_梗；

e)利用已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值快速计算叶中含梗率。

叶中含梗率计算公式：

从已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库中找到检测样品烟叶的叶、梗单位面积重量比k代入公式(8)中约去单位面积重量可得到叶中含梗率最终计算公式：

根据以上检测方法使用的一种烟叶中含梗率的无损检测装置，本发明特征是：包括沿物料输送方向依次设置的低速皮带输送机、振动输送机、中速皮带输送机和高速皮带输送机，这些输送机相互平行且位于不同的高度层面；低速皮带输送机设置于顶层，在低速皮带输送机1出料端上方设置有粑钉辊，粑钉辊由独立的减速电机驱动，粑钉辊的旋转方向与低速皮带输送机的出料方向相对；振动输送机设置于低速皮带输送机下方且输送方向与低速皮带输送机的输送方向相反，振动输送机的进料段位于低速皮带输送机的出料端下方；中速皮带输送机设置于振动输送机下方且输送方向与振动输送机的输送方向相反，中速皮带输送机的进料段位于振动输送机出料端下方；高速皮带输送机接在中速皮带输送机的后端且高速皮带输送机的进料段位于中速皮带输送机的出料端下方，高速皮带输送机与中速皮带输送机的输送方向相同；

在高速皮带输送机后段设置x射线发生器和x射线探测器，并罩有射线防护装置，然后采用光源通过图像获取装置将烟梗在高速皮带输送机的皮带上扫描成图像并传至图像处理系统。

本发明在低速皮带输送1的中部增设一个粑钉辊。

本发明低速皮带输送机采用减速电机直接轴装驱动，并且可变频调速，其输送速度范围为0.005m/s～0.025m/s，振动输送机的水平输送速度范围为0.25m/s～0.35m/s；中速皮带输送机的输送速度范围为1m/s～1.5m/s；高速皮带输送机的输送速度范围为2m/s～3m/s。

本发明的特点是，测定烟叶含梗率速度快、准确性高、对烟叶无损坏，当被检测烟叶类型在叶、梗单位面积重量比值库中能找到时，整个测定过程不需要对样品进行称重，测定只需耗时3到5分钟，对烟草检测技术的改进和提高具有一定的现实意义。

本发明中的叶、梗单位面积重量比值库中各烟叶类型的叶、梗单位面积重量比值，可以使用多次测量求平均值的方法来提高精度，以得到更为精确的烟叶含梗率。

附图说明

图1为本发明利用离散检测装置进行样品离散化检测的一种实施例的示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和实施例对本发明做进一步说明。

本发明测定烟叶的叶中含梗率的方法具体如下：

一种烟叶叶中含梗率的无损检测方法，本发明特征是：

(一)、建立已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库

该比值库建立的方法是用叶、梗单位水平投影面积重量的平均值来替代实际的叶、梗单位面积重量，烟叶类型由产地、等级和水分三个因素定义组成，具体操作方法如下：

a)取样

对已知类型烟叶随机抽取3个样品，将其分别标记为1、2、3并分别称重，重量标记为m₁、m₂和m₃，要求每个样品重量为3000±300g；

b)叶、梗面积图像法测量

利用光谱成像的方法依次分别对3组样品测量叶片和烟梗的水平投影面积；这里所提到的光谱成像识别技术包括但不仅限于可见光成像、x射线成像、高光谱及多光谱成像等技术，其目的是通过不同的图像识别技术，分别单独得到含梗的烟叶的水平投影如和烟梗的水平投影图像，从而得到每片烟叶的叶片和烟梗面积；其流程如下：

vii.样品离散化：将烟叶样品置于离散装置上进行摊铺，通过离散装置，使样品呈完全离散化状态；

viii.采集烟叶图像：基于可见光成像技术，利用图像获取装置拍摄得到离散化的含梗的烟叶图像并传送至图像处理系统；

ix.采集烟梗图像：基于x射线成像技术或高光谱及多光谱成像技术，利用图像获取装置拍摄得到离散化的烟叶中所含烟梗的单独图像并传送至图像处理系统；

x.计算烟梗面积：利用图像处理系统，统计、计算烟梗图像的水平投影面积S_梗；

xi.计算叶片面积：利用图像处理系统，统计、计算烟叶图像的水平投影面积S_总，用烟叶面积减去烟梗面积则得到不含梗叶片面积S_叶＝S_总-S_梗；

xii.重复以上流程分别得到样品1、2、3的烟梗和叶片面积；

c)计算叶片和烟梗的单位面积重量

设该批烟叶样品中叶片的平均单位面积重量为ρ_叶mg/mm²，烟梗的平均单位面积重量为ρ_梗mg/mm²，根据之前测试的结果得到：

S_叶1×ρ_叶+S_梗1×ρ_梗＝m₁ (1)

S_叶2×ρ_叶+S_梗2×ρ_梗＝m₂ (2)

S_叶3×ρ_叶+S_梗3×ρ_梗＝m₃ (3)

由常识可知，联立(1)(2)(3)无法获得精确的ρ_叶和ρ_梗值，故令

S_叶1×ρ_叶+S_梗1×ρ_梗＝M₁ (4)

S_叶2×ρ_叶+S_梗2×ρ_梗＝M₂ (5)

S_叶3×ρ_叶+S_梗3×ρ_梗＝M₃ (6)

利用最小二乘法求出使

|(m_l-M₁)²|+|(m₂-M2)²|+|(m₃-M₃)²| (7)

最小的ρ_叶和ρ_梗，并用该ρ_叶和ρ_梗近似替代样品的叶片平均单位面积重量和烟梗平均单位面积重量；

d)计算已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比

根据ρ_叶和ρ_梗可以计算得到叶、梗单位面积重量比

e)建立单位面积重量比库

对已知类型烟叶重复3次检测流程，得到该类型烟叶的叶、梗单位面积重量比；完善不同类型烟叶的叶、梗单位面积重量比则可建立完整的比值库，为快速实施叶含梗无损检测提供支持；

(二)、叶中含梗率无损快速检测

利用已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库，能够快速实现叶中含梗率无损检测，操作方法如下：

a)取样

在待检测的烟叶物料中取检测样品；利用图像法原理进行检测，取样时不需要对样品重量有精度要求。

b)样品离散化

将烟叶样品置于离散装置上进行摊铺，通过离散装置使烟叶呈完全离散化状态；

c)采集烟叶、烟梗图像

利用不同的成像原理，用图像获取装置拍摄得到离散化的含梗烟叶和单独的烟梗图像并传送至图像处理系统；

d)计算叶片、烟梗水平投影面积

利用图像处理系统，统计、计算烟叶和烟梗图像的水平投影面积S_总、S_梗，用烟叶面积减去烟梗面积则得到不含梗叶片面积S_叶＝S_总-S_梗；

e)利用已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值快速计算叶中含梗率；

叶中含梗率计算公式：

从已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库中找到检测样品烟叶的叶、梗单位面积重量比k代入公式(8)中约去单位面积重量可得到叶中含梗率最终计算公式：

图1为本发明使用的离散装置，包括沿物料输送方向依次设置的低速皮带输送机1、振动输送机3、中速皮带输送机4和高速皮带输送机5。在低速皮带输送机出料端上方设置粑钉辊2。粑钉辊2是整个装置的关键部件，其设置可避免低速皮带输送机落料时出现堆状物料的下落即“雪崩”现象。可在低速皮带输送机1的中部增设一个粑钉辊即可将人工铺料变为自动铺料。低速皮带输送机1、振动输送机3、中速皮带输送机4和高速皮带输送机5可如图1所示相互平行且位于不同的高度层面。低速皮带输送机1设置于顶层，在低速皮带输送机出料端上方设置有粑钉辊2，粑钉辊2由独立的减速电机驱动，粑钉辊的旋转方向与低速皮带输送机1的出料方向相对。振动输送机3设置于低速皮带输送机下方且输送方向与低速皮带输送机的输送方向相反，振动输送机3的进料段位于低速皮带输送机的出料端下方。振动输送机的设置主要是为了将从低速皮带输送机落下的物料往槽体宽度方向摊开，使物料尽量充满整个槽体宽度。中速皮带输送机4设置于振动输送机3下方且输送方向与振动输送机的输送方向相反，中速皮带输送机4的进料段位于振动输送机3出料端下方；高速皮带输送机5接在中速皮带输送机4的后端且高速皮带输送机5的进料段位于中速皮带输送机4的出料端下方，高速皮带输送机5与中速皮带输送机4的输送方向相同。

低速皮带输送机1采用减速电机直接轴装驱动，并且可变频调速，其输送速度范围为0.005m/s～0.025m/s，低速的目的是为了限制流量，这点是整个装置的核心，只有把待检测烟叶或烟梗样品分配在一定时间段内均匀通过低速皮带输送机，才能保证后续设备进一步逐级离散的要求。振动输送机3的水平输送速度范围为0.25m/s～0.35m/s。中速皮带输送机4的输送速度范围为1m/s～1.5m/s。高速皮带输送机5的输送速度范围为2m/s～3m/s。

工作时，将待检的烟叶样品通过人工方式均匀铺在低速皮带输送机1的整个带面，此时物料有一定的层厚，启动离散装置，物料流向沿图中箭头所示首先从低速皮带输送机1逐渐下落至振动输送机3。由于低速皮带输送机1与振动输送机3之间存在10～70倍的巨大速差，使得落下的物料通过振动输送机3的进一步作用后，横向和纵向均得到摊铺，到达槽体后端时已基本完全离散，呈单层化状态，仅有少量烟叶仍存在搭接现象，再经过后续中速皮带输送机4、高速皮带输送机5两级加速后，物料在纵向继续得到摊薄，最终物料完全得到离散，满足后续采集烟梗图像的要求。

a)采集烟梗图像：利用烟梗图像获取装置7采集得到单独的烟梗图像；烟梗图像获取装置可为x射线成像装置或多光谱及高光谱成像装置；本实施例采用x射线发生器6和x射线探测器7，加上射线防护装置8，将烟梗在高速皮带输送机5的皮带上扫描成图像并传至图像处理系统11；采集单独的烟梗图像时，探测器图像获取装置的扫描线长度等于高速皮带输送机的皮带宽度；

b)采集烟叶图像：利用图像获取装置10采集得到离散化的烟叶图像；图像获取装置可为各类数字相机或摄像机；本实施例光源9采用LED灯，图像获取装置10采用3CCD的线扫描相机，将离散化后的烟叶在高速皮带输送机5的皮带出口处扫描成图像并传至图像处理系统11；采集离散化的烟叶图像时，图像获取装置的扫描线长度等于高速皮带输送机的皮带宽度，以减少图像在宽度方向的拼接运算；线扫描相机发出的的垂直扫描线的位置与高速皮带输送机的出料端的水平距离为5mm～15mm，以消除皮带作为背景对图像的干扰；

c)计算叶片和烟梗的面积：图像处理系统11对烟梗和烟叶的图像进行滤波、二值化处理和联通域处理，计算得到烟叶(含梗)的投影面积S_总、烟梗的投影面积S_梗，以及不含烟梗的叶片面积S_叶；

d)计算已知类型烟叶的叶片、烟梗单位面积重量比：对已知类型烟叶随机抽取3个样品称重标记，重复步骤a)至e)计算3组样品的叶片及烟梗投影面积，利用最小二乘法计算该类型烟叶的叶片、烟梗单位面积重量ρ_叶和ρ_梗，从而求出二者的单位面积重量比k；

e)计算烟叶的叶中含梗率：对已知类型烟叶的叶、梗重量比的样品按步骤a)至e)执行，首先计算得到该样品的叶、梗投影面积S_叶和S_梗，从重量比值库中找到相应类型烟叶的叶、梗单位面积重量比k，代入公式p＝计算得到该样品烟叶叶中含梗率；对还没有叶、梗单位面积重量比的烟叶样品，先执行步骤a)至f)计算该类型烟叶的叶、梗单位面积重量比，再计算叶中含梗率。

Claims (1)

1.一种烟叶中含梗率的无损检测方法，其特征是：

(一)、建立已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库，该比值库建立的方法是：用叶、梗单位水平投影面积重量的平均值来替代实际的叶、梗单位面积重量，烟叶类型由产地、等级和水分三个因素定义组成，具体操作方法如下：

a)取样

对已知类型烟叶随机抽取3个样品，将其分别标记为1、2、3并分别称重，重量标记为m₁、m₂和m₃，要求每个样品重量为3000±300g；

b)叶、梗面积图像法测量

利用光谱成像的方法依次分别对3组样品测量叶片和烟梗的水平投影面积；这里所提到的光谱成像识别技术包括但不仅限于可见光成像、x射线成像、高光谱及多光谱成像技术，其目的是通过不同的图像识别技术，分别单独得到含梗的烟叶的水平投影如和烟梗的水平投影图像，从而得到每片烟叶的叶片和烟梗面积；其流程如下：

i.样品离散化：将烟叶样品置于离散装置上进行摊铺，通过离散装置，使样品呈完全离散化状态；

ii.采集烟叶图像：基于可见光成像技术，利用图像获取装置拍摄得到离散化的含梗的烟叶图像并传送至图像处理系统；

iii.采集烟梗图像：基于x射线成像技术或高光谱及多光谱成像技术，利用图像获取装置拍摄得到离散化的烟叶中所含烟梗的单独图像并传送至图像处理系统；

iv.计算烟梗面积：利用图像处理系统，统计、计算烟梗图像的水平投影面积S_梗；

v.计算叶片面积：利用图像处理系统，统计、计算烟叶图像的水平投影面积S_总，用烟叶面积减去烟梗面积则得到不含梗叶片面积S_叶＝S_总-S_梗；

vi.重复以上流程分别得到样品1、2、3的烟梗和叶片面积；

c)计算叶片和烟梗的单位面积重量

设烟叶样品中叶片的平均单位面积重量为ρ_叶mg/mm²，烟梗的平均单位面积重量为ρ_梗mg/mm²，根据之前测试的结果得到：

S_叶1×ρ_叶+S_梗1×ρ_梗＝m₁(1)

S_叶2×ρ_叶+S_梗2×ρ_梗＝m₂(2)

S_叶3×ρ_叶+S_梗3×ρ_梗＝m₃(3)

由常识可知，联立(1)(2)(3)无法获得精确的ρ_叶和ρ_梗值，故令

S_叶1×ρ_叶+S_梗1×ρ_梗＝M₁(4)

S_叶2×ρ_叶+S_梗2×ρ_梗＝M₂(5)

S_叶3×ρ_叶+S_梗3×ρ_梗＝M₃(6)

利用最小二乘法求出使

|(m₁-M₁)²|+|(m₂-M₂)²|+|(m₃-M₃)²| (7)

最小的ρ_叶和ρ_梗，并用该ρ_叶和ρ_梗近似替代样品的叶片平均单位面积重量和烟梗平均单位面积重量；

d)计算已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比

根据ρ_叶和ρ_梗可以计算得到叶、梗单位面积重量比

e)建立单位面积重量比库

对已知类型烟叶重复3次检测流程，得到该类型烟叶的叶、梗单位面积重量比；完善不同类型烟叶的叶、梗单位面积重量比则可建立完整的比值库，为快速实施叶含梗无损检测提供支持；

(二)、叶中含梗率无损快速检测

利用已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库，能够快速实现叶中含梗率无损检测，操作方法如下：

a)取样

在待检测的烟叶物料中取检测样品；利用图像法原理进行检测，取样时不需要对样品重量有精度要求；

b)样品离散化

将烟叶样品置于离散装置上进行摊铺，通过离散装置使烟叶呈完全离散化状态；

c)采集烟叶、烟梗图像

利用不同的成像原理，用图像获取装置拍摄得到离散化的含梗烟叶和单独的烟梗图像并传送至图像处理系统；

d)计算叶片、烟梗水平投影面积

利用图像处理系统，统计、计算烟叶和烟梗图像的水平投影面积S_总、S_梗，用烟叶面积减去烟梗面积则得到不含梗叶片面积S_叶＝S_总-S_梗；

e)利用已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值快速计算叶中含梗率

叶中含梗率计算公式：

从已知类型烟叶的叶、梗单位面积重量比值库中找到检测样品烟叶的叶、梗单位面积重量比k代入公式(8)中约去单位面积重量可得到叶中含梗率最终计算公式：