CN108776978A - 一种打叶复烤片烟片形表征方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，从打叶复烤生产线取样，在封闭的相机空间下拍照获取片烟的图像，对图像进行二值化处理，去除图像中面积小于指定像素面积的图像区域和干扰图像区域，测量片烟的面积与轮廓，计算片烟的面积及其最大内切圆的面积，运用片烟的最大内切圆面积与片烟面积的比值来表征片烟的片形。突破片形系数表征需在同等规格下的限制，即片形系数表征结果随面积变化不会有较大波动。可实现打叶复烤生产过程中叶片形状的检测和表征，具有操作简单、检测速度快、评价精度和准确性高等诸多优点，可为叶片形状对烟丝结构的影响研究和打叶复烤叶片形状改进提供数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法。
背景技术
卷烟制丝加工向打叶复烤前移，实现卷烟生产全流程最优。近年来，卷烟加工工艺技术研究不断深入，贯穿了从烟叶原料到卷烟产品的整个过程。堵劲松、申晓锋、李善 莲等开展了烟丝结构对卷烟物理指标的影响研究，结果表明烟丝结构特征对卷烟单支重 量、烟支密度、端部落丝、空头率等指标及其稳定性影响显著；刘志平等开展了叶片大 小与叶丝尺寸关系研究，结果表明叶片结构中>25.4mm的叶片对烟丝结构中>3.2mm的 烟丝有显著影响，而<12.7mm的叶片对<1.4mm的烟丝有显著影响。目前，烟草行业多 家企业在上述研究的基础上探索开展叶片形状对烟丝结构的影响研究，并且在《卷烟工 艺规范(2016版)》中提出了叶片形状系数的定义，即在同等规格下，表征叶片形状与 圆形叶片形状的接近程度，越接近圆形，叶片形状系数越高；说明叶片形状将逐步成为 烟草行业卷烟加工过程中的重点关注指标。但目前尚未见叶片形状相关检测方法和标准， 所以研究探索一种叶片片形检测和表征方法是一个亟待解决的问题。
发明内容
目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于最大内切圆面积与总 面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，其特征在于： 从打叶复烤生产线取样，在封闭的相机空间下拍照获取片烟的图像，对图像进行二值化 处理，去除图像中面积小于指定像素面积的图像区域和干扰图像区域，测量片烟的面积与轮廓，计算片烟的面积及其最大内切圆的面积，运用片烟的最大内切圆面积与片烟面 积的比值来表征片烟的片形。
具体包括以下步骤：
步骤1)：在打叶复烤生产线的复烤机出口(或打后叶片汇总皮带)处取样，把所取片烟展开并平铺在背景板上，通过相机拍摄获取片烟的原始色彩图像，标记图像为I； 所述背景板的颜色为黑色，背景板上平铺的片烟应相互分离；
步骤2)：提取图像I的RGB色彩空间的R(红)、G(绿)、B(蓝)值，其中
R＝RGB(：，：，1) (1)
G＝RGB(：，：，2) (2)
B＝RGB(：，：，3) (3)
步骤3)：求解背景板所在区域的R、G、B值分布范围与烟叶的R、G、B值分布 范围，选择烟叶R、G、B值与背景板R、G、B值有区分较大的颜色通道作为分析通道， 以烟叶背景通道均值与背景板通道均值的比值来衡量该通道对烟叶与背景的区分能力； 背景板与烟叶颜色不交叉的区域作为二值化的分割阈值yuzhi；设最终选择的颜色通道 为X，X为R、G、B中的一个，则二值化矩阵BW的求法如下：
其中1≤i≤m，1≤j≤n，m，n分别为颜色通道X的行数与列数；
步骤4)：对二值化图像BW求解每个连通区域的面积，去除掉小于指定像素面积 的图像区域，指定图像面积的值由烟末等干扰物非片烟图像的最大面积而定，该值记做 AY；去除掉AY后的二值化图像并进行破损的空洞填充后形成二值化图像BW1；
步骤5)：对二值化图像BW1，计算图像中每个连通区域的面积S，连通区域的面 积的计算方式为求解连通区域二值化数值样本个数为1的点的个数；并提取每个连通区 域的边缘曲线，形成边缘曲线的边缘坐标xs，ys；计算xs，ys的平均值得到mxs，mys；以 mxs，mys为中心分别以0到Rn为半径，逐渐的画圆，在画圆的过程中判断边缘曲线是否 都在圆外，求得满足圆外判别公式
成立的最大的Rn即为二值化连通区域最大内切圆的半径；
步骤6)：计算连通区域的最大内切圆面积S_itc；
其中pi为圆周率常数；
步骤7)：构造连通区域的圆度率函数R_r，R_r的计算规则为最大内切圆的面积/连通区域的面积，圆度率函数R_r的计算结果即为叶片形状的表征值；
R_r的值的分布范围为[0，1]。
有益效果：本发明提供的一种基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片 形表征方法，运用片烟的最大内切圆面积与片烟面积的比值来表征片烟的片形。该方法将突破片形系数表征需在同等规格下的限制，即片形系数表征结果随面积变化不会有较大波动。可实现打叶复烤生产过程中叶片形状的检测和表征，具有操作简单、检测速度 快、评价精度和准确性高等诸多优点，可为叶片形状对烟丝结构的影响研究和打叶复烤 叶片形状改进提供数据支撑。
附图说明
图1：为本发明基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法流 程图；
图2：片烟的原始色彩图像；
图3：各个颜色通道烟叶与背景的分布于均值比；
图4：原始图像在R通道的二值化图像；
图5：去除非烟叶以及干扰物之后的二值化图像；
图6：每个连通区域的像素面积；
图7：每个连通区域的边缘曲线以及其最大内切圆；
图8：每个连通区域最大内切圆面积；
图9：每个片烟样本的圆度率；
图10：每个片烟样本连通区域与最大内切圆；
图11：不同圆度率范围的片烟图像。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例对本发明做进一步的说明。本领域 技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。
如图1所示，为本发明基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征 方法流程图；
步骤1)：在打叶复烤生产线的复烤机出口(或打后叶片汇总皮带)处取样，把所取片烟展开并平铺在背景板上，通过相机拍摄获取片烟的原始色彩图像，标记图像为I； 所述背景板的颜色为黑色，背景板上平铺的片烟应相互分离；
步骤2)：提取图像I的RGB色彩空间的R(红)、G(绿)、B(蓝)值，其中
R＝RGB(：，：，1) (1)
G＝RGB(：，：，2) (2)
B＝RGB(：，：，3) (3)
步骤3)：求解背景板所在区域的R、G、B值分布范围与烟叶的R、G、B值分布 范围，选择烟叶R、G、B值与背景板R、G、B值有区分较大的颜色通道作为分析通道， 以烟叶背景通道均值与背景板通道均值的比值来衡量该通道对烟叶与背景的区分能力； 背景板与烟叶颜色不交叉的区域作为二值化的分割阈值yuzhi；设最终选择的颜色通道 为X，X为R、G、B中的一个，则二值化矩阵BW的求法如下：
其中1≤i≤m，1≤j≤n，m，n分别为颜色通道X的行数与列数；
步骤4)：对二值化图像BW求解每个连通区域的面积，去除掉小于指定像素面积 的图像区域，指定图像面积的值由烟末等干扰物非片烟图像的最大面积而定，该值记做 AY；去除掉AY后的二值化图像并进行破损的空洞填充后形成二值化图像BW1；
步骤5)：对二值化图像BW1，计算图像中每个连通区域的面积S，连通区域的面 积的计算方式为求解连通区域二值化数值样本个数为1的点的个数；并提取每个连通区 域的边缘曲线，形成边缘曲线的边缘坐标xs，ys；计算xs，ys的平均值得到mxs，mys； 以mxs，mys，为中心分别以0到Rn为半径，逐渐的画圆，在画圆的过程中判断边缘曲线 是否都在圆外，求得满足圆外判别公式
成立的最大的Rn即为二值化连通区域最大内切圆的半径；
步骤6)：计算连通区域的最大内切圆面积S_itc；
其中pi为圆周率常数；
步骤7)：构造连通区域的圆度率函数R_r，R_r的计算规则为最大内切圆的面积/连通区域的面积，圆度率函数R_r的计算结果即为叶片形状的表征值；
R_r的值的分布范围为[0，1]。
实施例1
根据步骤1)在打叶复烤生产线的复烤机出口处取样，把所取片烟展开并平铺在黑色背景板上，且背景板上平铺的片烟相互分离，通过相机拍摄获取片烟的原始色彩图像，标记图像为I；如图2所示；
根据步骤2)-步骤3)提取背景板所在区域的R、G、B值分布范围与烟叶的R、G、 B值分布范围，计算各个通道背景板与烟叶的色彩均值比，如图3所示；
R、G、B通道烟叶与背景的均值比分别为3.44、2.44、1.186，因此选择色彩空间R 通道作为分析通道，在R通道里背景板与烟叶颜色不交叉的区域为40-80，因此选择其 不交叉区域的中心点60作为二值化的分割阈值，yuzhi＝60。根据R通道阈值60所得二 值化图像如图4所示；
根据步骤4)对二值化图像BW求解每个连通区域的面积，去除掉小于指定像素面积为1500图像区域，得到去除非烟叶以及干扰物之后的二值化图像BW1，如图5所示；
根据步骤5)对二值化图像BW1，计算图像中每个连通区域的面积S，连通区域的面积的计算方式为求解连通区域二值化数值样本个数为1的点的个数，每个连通区域的面 积如图6所示；
提取每个连通区域的边缘曲线，形成边缘曲线的边缘坐标xs，ys；计算xs，ys的平均值得到mxs，mys，边缘曲线的最大内切圆如图7所示；
其中，图7中的数字为样本序号，图中的虚线是连通区域的边缘曲线，粗线圆圈为边缘曲线的最大内切圆，圆内所标记的点为最大内切圆的圆心点。
根据步骤6)计算连通区域的最大内切圆面积S_itc；如图8所示；
根据步骤7)计算连通区域的圆度率函数R_r，每个片烟样本的圆度率如表9和图10所示。
实施例2：
在打叶复烤生产线的打后叶片汇总皮带处取样，求解每个片烟的圆度率，收集圆度 率在0.1-0.2、0.2-0.3、0.3-0.4、0.4-0.5、0.5-0.6、0.6-0.7、＞0.7范围的片烟图像(见图 11)。
通过图11表明：①片烟圆度率的越大叶片形状越接近圆形，与烟草行业《卷烟工艺规范(2016版)》中叶片形状系数的定义要求基本一致，即表征叶片形状与圆形叶片 形状的接近程度，越接近圆形，叶片形状系数越高；②圆度率在0.1-0.2、0.2-0.3、0.3-0.4、0.4-0.5、0.5-0.6、0.6-0.7、＞0.7各个范围内片烟图像的规则程度基本一致；说明本发明提供的一种基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，可准确、 客观的实现打叶复烤生产过程中叶片形状的检测和表征。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员 来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，其特征在于：从打叶复烤生产线取样，在封闭的相机空间下拍照获取片烟的图像，对图像进行二值化处理，去除图像中面积小于指定像素面积的图像区域和干扰图像区域，测量片烟的面积与轮廓，计算片烟的面积及其最大内切圆的面积，运用片烟的最大内切圆面积与片烟面积的比值来表征片烟的片形。
2.根据权利要求1所述的基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤1)：在打叶复烤生产线的复烤机出口(或打后叶片汇总皮带)处取样，把所取片烟展开并平铺在背景板上，通过相机拍摄获取片烟的原始色彩图像，标记图像为I；
步骤2)：提取图像I的RGB色彩空间的R(红)、G(绿)、B(蓝)值，其中
R＝RGB(:,:,1) (1)
G＝RGB(:,:,2) (2)
B＝RGB(:,:,3) (3)
步骤3)：求解背景板所在区域的R、G、B值分布范围与烟叶的R、G、B值分布范围，选择烟叶R、G、B值与背景板R、G、B值有区分较大的颜色通道作为分析通道，以烟叶背景通道均值与背景板通道均值的比值来衡量该通道对烟叶与背景的区分能力；背景板与烟叶颜色不交叉的区域作为二值化的分割阈值yuzhi；设最终选择的颜色通道为X，X为R、G、B中的一个，则二值化矩阵BW的求法如下：
其中1≤i≤m,1≤j≤n,m,n分别为颜色通道X的行数与列数；
步骤4)：对二值化图像BW求解每个连通区域的面积，去除掉小于指定像素面积的图像区域，指定图像面积的值由干扰物非片烟图像的最大面积而定，该值记做AY；去除掉AY后的二值化图像并进行破损的空洞填充后形成二值化图像BW1；
步骤5)：对二值化图像BW1，计算图像中每个连通区域的面积S，连通区域的面积的计算方式为求解连通区域二值化数值样本个数为1的点的个数；
并提取每个连通区域的边缘曲线，形成边缘曲线的边缘坐标xs,ys；计算xs,ys的平均值得到mxs,mys；以mxs,mys为中心分别以0到Rn为半径，逐渐的画圆，在画圆的过程中判断边缘曲线是否都在圆外，求得满足圆外判别公式
成立的最大的Rn即为二值化连通区域最大内切圆的半径；
步骤6)：计算连通区域的最大内切圆面积S_itc；
其中pi为圆周率常数；
步骤7)：构造连通区域的圆度率函数R_r，R_r的计算规则为最大内切圆的面积/连通区域的面积，圆度率函数R_r的计算结果即为叶片形状的表征值：
3.根据权利要求2所述的基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，其特征在于：R_r的值的分布范围为[0,1]。
4.根据权利要求2所述的基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，其特征在于：步骤1)中，所述背景板的颜色为黑色。
5.根据权利要求2所述的基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，其特征在于：步骤1)中，背景板上平铺的片烟相互分离。
6.根据权利要求1所述的基于最大内切圆面积与总面积比值的打叶复烤片烟片形表征方法，其特征在于：采用该方法，突破片形系数表征需在同等规格下的限制，即片形系数表征结果随面积变化不会有较大波动。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181109 |
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