CN108896551A - 基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法 - Google Patents

基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，用以解决卷烟灰柱裂纹形态定量评价问题。本发明首先通过获取卷烟在静燃或模拟抽吸条件下的灰柱图像，然后利用图像处理软件（ImageJ）选定分析区域，对其进行二值化处理，提取灰柱裂纹分布图像，最后利用盒维数计算法求取灰柱裂纹分布图像的分形维数。本发明以裂纹分布的分形特征为基础，考虑到卷烟燃烧灰柱裂纹生成的随机性及形态的复杂性，将裂纹分布状态中包含的丰富信息用分形维数来表达，能定量评价卷烟包灰性能，可为卷烟产品开发及品质改善提供方法支撑。

Description

基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法
技术领域
本发明涉及卷烟包灰性能分析的技术领域，尤其涉及一种基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法。
背景技术
随着我国卷烟结构的不断提升和烟支规格的多样化发展，卷烟包灰性能日益受到产品研发人员的重视，另外，卷烟的包灰性能也被认为是体现香烟档次的重要指标而受到消费者的持续关注。卷烟包灰性能包含多方面指标，如包灰松紧度、外翻灰片多少、灰柱裂纹分布及灰分颜色等（烟草科技，2011，48 (2)：62-68）。目前，对于这些指标的评价仍多采用肉眼观测及主观赋分，主观性较强，因此建立客观定量评价卷烟包灰性能的方法可为改善卷烟品质提供支撑。
在卷烟包灰性能各指标中，卷烟灰柱的裂纹特征尤为关键，因其多少及其分布特征关系到包灰松紧度及外翻灰片数量。王道宽等曾采用ImageJ图像分析软件建立了一种基于包灰值的包灰性能评价方法，以卷烟灰柱选定区域内烟灰裂口像素数与选区总像素数的比值定义为包灰值，可以用于包灰裂纹多少的定量判定（烟草科技，2013，48 (4)：12-15）。然而，该方法只考虑了裂纹面积的多少，而忽略了裂纹分布状态及裂纹形态的复杂性。烟支燃烧过程是卷烟纸与烟丝共同参与的复杂物理化学反应过程，影响因素众多，燃烧后灰柱上形成的裂纹随机性强，形态各异，且常相互连接。目前尚缺乏定量表征卷烟灰柱裂纹形态复杂程度的指标。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，考虑到卷烟灰柱裂纹具有的分形特征，本发明提出一种基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，为改善卷烟产品的包灰性能、优化相关工艺参数提供了方法支撑。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，点燃卷烟后在静燃模式或模拟抽吸条件下形成烟灰柱，在固定光源条件下对烟灰柱拍照，采用ImageJ图像分析软件提取烟灰柱裂纹特征，利用盒维数计算原理求取裂纹分布状态图像的盒分形维数，用以定量表征烟灰柱裂纹特征的复杂性。该盒分形维数介于1到2之间，分形维数越大，表明烟灰柱裂纹形态及分布越复杂，包灰性能越差。其步骤如下：
步骤一：卷烟样品准备：将待测卷烟置于恒温恒湿箱中平衡48小时；
步骤二：卷烟燃烧及烟灰柱图像采集：将平衡后的卷烟样品点燃后固定于卷烟燃烧支架上，并放置于照明条件良好的包灰性能测试箱内，待卷烟样品在卷烟燃烧支架上燃烧至设定位置后，利用数码相机对烟灰柱拍照；
步骤三：图像预处理：将数码相机所获得烟灰柱图像导入ImageJ软件中，进行二值化处理、并转换为8bit灰度图像，利用选框选取烟灰柱灰度图像的分析区域作为分析图像，调整阈值提取分析图像的裂纹特征区域获取裂纹分布图像；
步骤四：采用盒维数计数法计算裂纹分布图像的分形维数；
步骤五：重复步骤一至四平行测试至少3支卷烟样品，将所有卷烟样品的分形维数的平均值表征该卷烟样品灰柱的裂纹特征。
所述步骤四中盒维数计数法的实现步骤为：以若干个边长为r像素的正方形盒子覆盖裂纹分布图像，分别计算覆盖裂纹分布图像，所有目标区域所需的最少盒子数N(r)，以log r为横坐标、log N(r)为纵坐标进行线性回归，得到回归方程：log N(r) = m*log r +n，则系数m的绝对值是裂纹分布图像的分形维数。该过程可通过将裂纹分布图像导入FractalFox分形计算软件中，选择盒维数法可直接获得分形维数m；其中，n表示拟合后的常数。
所述步骤四中盒维数计数法通过将裂纹分布图像加入FractalFox分形计算软件，选择盒维数法计算盒维数。
所述步骤一中恒温恒湿箱中平衡的环境条件是：温度为22±2oC，相对湿度为60±5%。平衡的作用是将卷烟样品达到一定的湿度，使其适合实验。该环境条件符合卷烟样品的需求。
所述步骤二中卷烟燃烧支架为内径小于卷烟样品直径的硬质中空导管，卷烟样品的未燃烧端插入中空导管中；所述硬质中空导管为玻璃导管或铝制导管。
所述步骤二中卷烟样品的燃烧方式为静燃或模拟抽吸模式。
所述模拟抽吸模式利用柔性导管将卷烟燃烧支架未插入卷烟样品的端部与外部抽吸装置相连接。
所述步骤二中卷烟样品燃烧的终止位置距离卷烟样品的接装纸1cm-3cm之间。
所述步骤三中烟灰柱灰度图像的分析区域是距离卷烟样品燃烧的端部向下0.5cm。
与现有技术相比，本发明的有益效果：以裂纹分布的分形特征为基础，考虑到卷烟燃烧灰柱裂纹生成的随机性及形态的复杂性，将裂纹分布状态中包含的丰富信息用分形维数来表达，能定量评价卷烟包灰性能，可为卷烟产品开发及品质改善提供方法支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是实施例1中牌号卷烟在静燃状态下烟灰柱图像及提取的裂纹分布图像。
图2是实施例1中采用计盒维数法对牌号卷烟静燃灰柱裂纹分形维数计算的曲线图。
图3是实施例2中牌号卷烟在静燃状态下烟灰柱图像、提取的裂纹分布图像及分形维数计算图。
图4是实施例3中牌号卷烟在模拟抽吸条件下烟灰柱图像、提取的裂纹分布图像及分形维数计算的曲线图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，对牌号卷烟在静燃状态下的烟灰柱裂纹特征分形维数计算，其步骤如下：
（1）卷烟样品准备：将牌号卷烟置于恒温恒湿箱标准条件（温度为22±2oC，相对湿度为60±5%）下平衡48小时。
（2）卷烟燃烧及烟灰柱图像采集：采用点烟器点燃平衡后的烟支，将其固定于玻璃导管卷烟燃烧支架上，该支架位于一照明条件良好的包灰性能测试箱内，待卷烟在支架上静燃至距离接装纸1.5cm，用数码相机对烟灰柱拍照得到烟灰柱图像，灰度化的烟灰柱图像如图1（a）所示。卷烟燃烧支架为内径小于卷烟样品直径的硬质中空导管，卷烟样品的未燃烧端插入中空导管中。硬质中空导管为玻璃导管或铝制导管。
（3）图像预处理：将上述步骤中所获得烟灰柱图像导入ImageJ软件，转换为8bit灰度图像，以长宽均为940像素的选框选定分析区域，距离卷烟样品燃烧的端部向下0.5cm为分析区域，手动调整阈值使烟灰柱裂纹区域全部显示，提取裂纹特征区域获取裂纹分布图像，如图1（b）所示。
（4）采用盒维数计数法计算上述步骤中获得的裂纹分布图像的分形维数，具体为：以一系列边长为r像素的正方形盒子覆盖裂纹分布图像，分别计算覆盖裂纹分布图像所有目标区域所需的最少盒子数N(r)，以log r为横坐标、log N(r)为纵坐标对其进行线性回归，得回归方程：log N(r) = m*log r + n，则m的绝对值即是裂纹分布图像的分形维数。其中，n表示拟合后的常数。该过程可通过将裂纹分布图像导入FractalFox分形计算软件，选择盒维数法，可直接获得盒子尺寸与盒子数量对应数据，作图即可得分形维数m为1.2672，如图2所示。
（5）针对该牌号卷烟保证相同测试及分析条件，平行测试10支卷烟样品，求取分形维数的平均值，以此表征该牌号卷烟灰柱裂纹特征。如表1所示是牌号卷烟在静燃条件下灰柱裂纹分布的平均分形维数计算数据。
表1 牌号卷烟在静燃条件下的平均分形维数计算的数据
实施例2
一种基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，牌号卷烟在静燃状态下的烟灰柱裂纹特征分形维数计算，其步骤如下：
（1）卷烟样品准备：将牌号卷烟置于恒温恒湿箱标准条件（温度为22±2oC，相对湿度为60±5%）下平衡48小时。
（2）卷烟燃烧及烟灰柱图像采集：采用点烟器点燃平衡后的烟支，将其固定于铝制的卷烟燃烧支架上，该卷烟燃烧支架位于照明条件良好的包灰性能测试箱内，待卷烟在卷烟燃烧支架上静燃至设定位置后即距离接装纸1.0cm处，用数码相机对烟灰柱拍照，灰度化的烟灰柱图像如图3（a）所示。
（3）图像预处理：将上述步骤中所获得的烟灰柱图像导入ImageJ软件，转换为8bit灰度图像，以长宽均为940像素的选框选定分析区域，调整阈值使烟灰柱裂纹区域显显示，提取裂纹特征区域获取裂纹分布图像，如图3（b）所示。
（4）采用盒维数计数法计算上述步骤中裂纹分布图像的分形维数，具体为：以一系列边长为r像素的正方形盒子覆盖裂纹分布图像，分别计算覆盖图像所有目标区域所需的最少盒子数N(r)，以log r为横坐标，log N(r)为纵坐标，对其进行线性回归，得回归方程：log N(r) = m*log r + n，则m的绝对值即裂纹分布图像的分形维数，其中，n表示拟合后的常数。该过程可通过将裂纹分布图像导入FractalFox分形计算软件，选择盒维数法，可直接获得盒子尺寸与盒子数量对应数据，作图即可得分形维数m为1.3142，如图3（c）所示。
（5）针对该牌号卷烟保证相同测试及分析条件，平行测试10支卷烟样品，求取分形维数的平均值，以此表征该牌号卷烟灰柱裂纹特征。如表2所示是牌号卷烟在静燃条件下灰柱裂纹分布的平均分形维数计算数据。
表2 牌号卷烟在静燃条件下的平均分形维数计算的数据
与实施例1中牌号卷烟相比，分形维数较大，表明裂纹较多且形态更为复杂，这与灰柱裂纹图像的直观观测结果相一致。
实施例3
一种基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，牌号卷烟在模拟抽吸状态下的烟灰柱裂纹特征分形维数计算，其步骤如下。
（1）卷烟样品准备：将牌号卷烟置于恒温恒湿箱标准条件（温度为22±2oC，相对湿度为60±5%）下平衡48小时。
（2）卷烟燃烧及烟灰柱图像采集：采用点烟器点燃平衡后的烟支，将其固定于卷烟燃烧支架上，卷烟燃烧支架为硬质中空导管，卷烟燃烧支架位于一照明条件良好的包灰性能测试箱内，卷烟燃烧支架另一端通过柔性导管与模拟抽吸装置相连，抽吸条件按标准条件进行：每60s抽吸1口，每口持续2s，每口抽吸体积35ml。待卷烟抽吸燃烧至设定位置后即距离接装纸1.5cm处，用数码相机对烟灰柱拍照，灰度化后的图像如图4（a）所示。
（3）图像预处理：将上述步骤中所获得烟灰柱图像导入ImageJ软件，转换为8bit灰度图像，以长宽均为940像素的选框选定分析区域，手动调整阈值使烟灰柱裂纹区域显示，提取裂纹特征区域，获取裂纹分布图像，如图4（b）所示。
（4）采用盒维数计数法计算上述步骤中裂纹分布图像的分形维数，具体为：以一系列边长为r像素的正方形盒子覆盖裂纹分布图像，分别计算覆盖图像所有目标区域所需的最少盒子数N(r)，以log r为横坐标、log N(r)为纵坐标对其进行线性回归，得回归方程：log N(r) = m*log r + n，则m的绝对值即裂纹分布图像的分形维数，n表示拟合后的常数。该过程可通过将裂纹分布图像导入FractalFox分形计算软件，选择盒维数法，可直接获得盒子尺寸与盒子数量对应数据，作图即可得分形维数m为1.4560。
（5）针对该牌号卷烟保证相同测试及分析条件，平行测试10支卷烟样品，求取分形维数的平均值，以此表征该牌号卷烟灰柱裂纹特征。如表3所示是牌号卷烟在模拟抽吸条件下灰柱裂纹分布的平均分形维数计算数据。
表3 牌号卷烟在模拟抽吸条件下的平均分形维数计算的数据
与实施例（1）中牌号卷烟相比，同牌号卷烟在抽吸条件下分形维数较大，表明裂纹较多且形态更为复杂，这与灰柱裂纹图像的直观观测结果相一致。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，其步骤如下：
步骤一：卷烟样品准备：将待测卷烟置于恒温恒湿箱中的标准条件下平衡48小时；
步骤二：卷烟燃烧及烟灰柱图像采集：将平衡后的卷烟样品点燃后固定于卷烟燃烧支架上，设置与照明条件良好的包灰性能测试箱内，待卷烟样品在卷烟燃烧支架上燃烧至设定位置后，利用数码相机对烟灰柱拍照；
步骤三：图像预处理：将数码相机所获得烟灰柱图像导入ImageJ软件中，进行二值化处理、并转换为8bit灰度图像，利用选框选取烟灰柱灰度图像的分析区域作为分析图像，调整阈值，提取分析图像的裂纹特征区域,获取裂纹分布图像；
步骤四：采用盒维数计数法计算裂纹分布图像的分形维数；
步骤五：重复步骤一至四平行测试至少3支卷烟样品，将所有卷烟样品的分形维数的平均值表征卷烟样品灰柱的裂纹特征。
2.根据权利要求1所述的基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，所述步骤四中盒维数计数法的实现步骤为：以若干个边长为r像素的正方形盒子覆盖裂纹分布图像，分别计算覆盖裂纹分布图像，所有目标区域所需的最少盒子数N(r)，以log r为横坐标、log N(r)为纵坐标进行线性回归，得到回归方程：log N(r) = m*log r +n，则系数m的绝对值是裂纹分布图像的分形维数；其中，n为拟合后的常数。
3.根据权利要求1所述的基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，所述步骤四中盒维数计数法的计算通过将裂纹分布图像导入FractalFox分形计算软件，选择盒维数法求取盒分形维数。
4.根据权利要求1所述的基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，所述步骤一中恒温恒湿箱中平衡的环境条件是：温度为22±2oC，相对湿度为60±5%。
5.根据权利要求1所述的基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，所述步骤二中卷烟燃烧支架为内径小于卷烟样品直径的硬质中空导管，卷烟样品的未燃烧端插入中空导管中；所述硬质中空导管为玻璃导管或铝制导管。
6.根据权利要求1或5所述的基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，所述步骤二中卷烟样品的燃烧方式为静燃或模拟抽吸模式。
7.根据权利要求6所述的基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，所述模拟抽吸模式可利用柔性导管将卷烟燃烧支架未插入卷烟样品的端部与外部抽吸装置相连接。
8.根据权利要求1所述的基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，所述步骤二中卷烟样品燃烧的终止位置距离卷烟样品的接装纸1cm-3cm之间。
9.根据权利要求1所述的基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法，其特征在于，所述步骤三中烟灰柱灰度图像的分析区域是距离卷烟样品燃烧的端部向下0.5cm。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111047561A (zh) * 2019-11-22 2020-04-21 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 一种复合绝缘子伞裙龟裂纹的识别方法
CN111141733A (zh) * 2019-12-23 2020-05-12 山东中烟工业有限责任公司 一种评价卷烟包灰效果的方法
CN111402193A (zh) * 2018-12-30 2020-07-10 贵州中烟工业有限责任公司 一种烟灰完整性分析的方法及相关装置
CN111426795A (zh) * 2020-04-26 2020-07-17 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机械手仿真人体卷烟抽吸全过程及全视觉测定表征卷烟燃烧包灰性能的方法
CN111521727A (zh) * 2020-04-26 2020-08-11 云南中烟工业有限责任公司 机械手仿真人体抽吸测定卷烟燃烧持灰率的方法
CN111521726A (zh) * 2020-04-26 2020-08-11 云南中烟工业有限责任公司 一种卷烟燃烧灰色的测定方法
CN111830047A (zh) * 2020-07-16 2020-10-27 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机器视觉的卷烟飞灰检测装置及检测方法
CN111862010A (zh) * 2020-07-03 2020-10-30 河南中烟工业有限责任公司 一种基于线性高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法
CN112001881A (zh) * 2020-07-03 2020-11-27 河南中烟工业有限责任公司 一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法
CN114062589A (zh) * 2021-11-23 2022-02-18 云南中烟工业有限责任公司 一种卷烟灰烬特征的评价方法
CN114062399A (zh) * 2021-11-18 2022-02-18 华东理工大学 球形纳米粉体分散性的量化表征方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN102192878A (zh) * 2010-03-03 2011-09-21 福建中烟工业公司 卷烟包灰性能的测定方法
DE102010032241A1 (de) * 2010-07-26 2012-01-26 Smartvision Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Oberflächenfehlern
CN104730152A (zh) * 2015-04-13 2015-06-24 西安交通大学 一种基于分形维数的复合材料结构件裂纹损伤监测方法
CN105910902A (zh) * 2016-05-11 2016-08-31 青岛理工大学 混凝土构件裂缝扩展路径的分形分析方法
CN107084899A (zh) * 2017-05-16 2017-08-22 西安邮电大学 一种输气管道腐蚀疲劳裂纹扩展趋势的分形维数表征方法
CN107908920A (zh) * 2017-11-01 2018-04-13 东南大学 化学链燃烧中载氧体反应活性的表征方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN102192878A (zh) * 2010-03-03 2011-09-21 福建中烟工业公司 卷烟包灰性能的测定方法
DE102010032241A1 (de) * 2010-07-26 2012-01-26 Smartvision Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Oberflächenfehlern
CN104730152A (zh) * 2015-04-13 2015-06-24 西安交通大学 一种基于分形维数的复合材料结构件裂纹损伤监测方法
CN105910902A (zh) * 2016-05-11 2016-08-31 青岛理工大学 混凝土构件裂缝扩展路径的分形分析方法
CN107084899A (zh) * 2017-05-16 2017-08-22 西安邮电大学 一种输气管道腐蚀疲劳裂纹扩展趋势的分形维数表征方法
CN107908920A (zh) * 2017-11-01 2018-04-13 东南大学 化学链燃烧中载氧体反应活性的表征方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
冯亚婕 等: "基于Image J的卷烟包灰值定量测定方法优化", 《食品与机械》 *
郑光明 等: "陶瓷刀具材料断口形貌及裂纹扩展的分形特征", 《功能材料》 *

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111402193A (zh) * 2018-12-30 2020-07-10 贵州中烟工业有限责任公司 一种烟灰完整性分析的方法及相关装置
CN111047561A (zh) * 2019-11-22 2020-04-21 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 一种复合绝缘子伞裙龟裂纹的识别方法
CN111141733A (zh) * 2019-12-23 2020-05-12 山东中烟工业有限责任公司 一种评价卷烟包灰效果的方法
CN111141733B (zh) * 2019-12-23 2022-08-05 山东中烟工业有限责任公司 一种评价卷烟包灰效果的方法
CN111426795A (zh) * 2020-04-26 2020-07-17 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机械手仿真人体卷烟抽吸全过程及全视觉测定表征卷烟燃烧包灰性能的方法
CN111521727A (zh) * 2020-04-26 2020-08-11 云南中烟工业有限责任公司 机械手仿真人体抽吸测定卷烟燃烧持灰率的方法
CN111521726A (zh) * 2020-04-26 2020-08-11 云南中烟工业有限责任公司 一种卷烟燃烧灰色的测定方法
CN111426795B (zh) * 2020-04-26 2022-07-01 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机械手仿真人体卷烟抽吸全过程及全视觉测定表征卷烟燃烧包灰性能的方法
CN112001881A (zh) * 2020-07-03 2020-11-27 河南中烟工业有限责任公司 一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法
CN111862010A (zh) * 2020-07-03 2020-10-30 河南中烟工业有限责任公司 一种基于线性高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法
WO2022012017A1 (zh) * 2020-07-16 2022-01-20 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机器视觉的卷烟飞灰检测装置及检测方法
CN111830047B (zh) * 2020-07-16 2022-07-01 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机器视觉的卷烟飞灰检测装置及检测方法
CN111830047A (zh) * 2020-07-16 2020-10-27 云南中烟工业有限责任公司 一种基于机器视觉的卷烟飞灰检测装置及检测方法
CN114062399A (zh) * 2021-11-18 2022-02-18 华东理工大学 球形纳米粉体分散性的量化表征方法
CN114062399B (zh) * 2021-11-18 2023-10-20 华东理工大学 球形纳米粉体分散性的量化表征方法
CN114062589A (zh) * 2021-11-23 2022-02-18 云南中烟工业有限责任公司 一种卷烟灰烬特征的评价方法
CN114062589B (zh) * 2021-11-23 2024-01-26 云南中烟工业有限责任公司 一种卷烟灰烬特征的评价方法

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