CN111426795B - 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 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及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，该方法采用机械手仿真装置进行测定；所述的机械手仿真装置包括控制系统、机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统；点燃待测卷烟烟支后，机械手开始按仿真人体的卷烟抽吸路径进行运动或静止，摄像系统采集卷烟燃烧前图像并实时采集卷烟燃烧灰柱图像；卷烟燃烧至设定测试长度时，停止对卷烟燃烧灰柱图像的采集，之后对图片进行处理，得到卷烟燃烧包灰性能。本发明能全面采集卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度，从而准确客观地对测试样品进行判定和对比，避免单面采集带来的测试数据失真影响测试结果精确度，易于推广应用。

Description

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
技术领域
本发明属于卷烟性能检测技术领域，具体涉及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。
背景技术
卷烟包灰是卷烟产品在燃烧过程中消费者直观感受到的重要外观形态，包灰效果优劣直接影响着消费者对卷烟产品质量的判断。同时，卷烟在抽吸过程中，烟支的频繁落灰、飞灰，严重时发生燃烧锥脱落的现象，不仅污染环境，也是引起消费者及被迫吸烟者对所处环境不适、反感的重要影响因素之一，还会影响消费者对于卷烟品牌的忠诚度，甚至带来一定安全隐患。另一方面，随着卷烟技术的发展，消费水平和质量的不断提升，消费者对卷烟质量要求也不断提高，对卷烟产品的关注和选择由口味、价格、包装等方面逐渐向更多因素拓展，卷烟燃烧后的包灰状态由于其直观性，越来越受到消费者的重视。
近年来，烟草行业内针对卷烟包灰开展了相关研究，主要包括卷烟包灰性能研究和检测方法研究两个方面。包灰检测方法的可行性和准确性是研究卷烟包灰性能研究的重要前提，可见，对卷烟燃烧包灰性能的有效客观测定具有重要意义。
目前，对卷烟包灰性能检测主要包括卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度、卷烟燃烧收灰度三个方面。
卷烟燃烧凝灰指数的测量和表达方法通常采用对测试样品的单支卷烟在静燃条件下通过静燃拍摄图像后，再通过相关图像软件处理后，通过燃烧卷烟灰柱裂口面积占拍摄面总面积之比对样品的包灰优劣进行定量表征。上述方法，一方面测试烟支样品没有在标准动态抽吸条件下进行图像数据采集，另一方面在图像采集过程中，仅能对检测样品一面图像进行采集，由于烟支存在烟丝密度差异、卷烟纸搭扣端，以及燃烧烟支包灰灰片劈裂灰柱等因素影响，单面采集卷烟燃烧包灰图像，很难准确反映出测试样品的客观性，造成测试结果严重偏离真实值。
卷烟燃烧灰柱偏离度是指烟支燃烧灰柱与烟支滤棒轴心的最大偏离角度，灰柱在测定过程中会偏离卷烟滤棒轴心，从而形成夹角，此夹角即为灰柱偏离角度。且随着卷烟燃烧抽吸，灰柱在不断裂的情况下会越来越长，在燃烧不均匀及重力等原因的作用下，灰柱偏离轴心的角度也越来越大。另外，卷烟燃烧灰柱偏离度是烟支燃烧过程中重要的外观表现，卷烟燃烧灰柱偏离度影响着消费者对卷烟质量的判断。卷烟在随燃烧段燃烧的过程中，受烟丝结构，填充密度，卷烟纸与叶组配方等因素的相关影响，造成燃烧灰柱出现偏离轴心角度不一致的情况，如果灰柱前后偏离轴心角度波动较大，在直观感受上会严重影响烟支燃烧外观，同时由于燃烧灰柱的不一致，可能引起感官质量的波动和燃烧灰柱掉落倾向的提升。所以，通过检测卷烟燃烧灰柱偏离度，可以针对性对卷烟配方进行调整，进而提升卷烟质量。
目前，行业内对卷烟燃烧灰柱偏离度主要通过技术人员的目视法来对比判定卷烟燃烧灰柱偏离度，这样容易受到观测人员的技术水平、经验和主观意识的影响，从而影响判定结果的准确性和客观性。而且，通过目视法无法对卷烟燃烧实时数据进行采集和数据化，影响利用数据进行科学统计和研究。且由于视觉问题的存在，随着视点的移动变化，观察物体的外观会发生很大的变化。目前在行业内尚没有很好的解决方法。利用工业相机观察测定烟支燃烧灰柱偏离状态时，为了克服这种视觉问题，就需要对工业相机的观察位置作出要求。提供一种卷烟燃烧灰柱偏离度的测定方法就十分必要。
卷烟在燃烧形成灰柱过程中，由于卷烟叶组配方，材料配方，物理指标等方面的差异性，卷烟灰柱相比未燃烧前烟支会有不同程度的收缩，同时也会产生裂灰和劈灰情况(劈灰指卷烟燃烧灰柱灰片剥离灰柱主体而向外劈开)，针对上述现象，卷烟燃烧收灰度是对卷烟燃烧后卷烟灰柱缩灰程度的判定。卷烟燃烧后卷烟纸和烟丝能较好的收缩贴附在一起，卷烟燃烧包灰效果表现良好，灰柱落灰和飞灰少，反之则差，可见，卷烟收灰度是卷烟包灰效果优劣的重要指标。卷烟收灰度作为卷烟包灰的重要指标，目前通常采用的方法是通过目测法来对其进行判定，容易受个人技术水平，主观意识和经验的影响，有人提出采用单面拍照后进行判定，但其方法避开了具有卷烟燃烧代表性的搭口面的收灰度图像采集，不能全方位对检测样品进行图像采集，从而影响到对卷烟整体收灰度值准确度大幅度降低，特别是对单独样品的判定差异性更大。
同时，静止的烟支燃烧测试不能反映人体典型抽吸动作，即不能模拟人体在抽吸过程中的挥臂运动路径。当烟支在燃烧过程中发生运动时，空气气流将对烟支包灰性能产生较大影响，更易产生裂口，静止测量不能准确反映测试样品应用于生产和生活时的优劣性。
因此如何克服现有技术的不足是目前卷烟性能检测技术领域亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供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。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
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，采用机械手仿真装置进行测定；所述的机械手仿真装置包括控制系统、机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统；
控制系统分别与机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统相连，用于控制机械手的运动，以及摄像系统、打光系统和点烟系统的工作，还用于采集摄像系统拍摄的图片进行处理，得到卷烟燃烧包灰性能；摄像系统中的摄像头有多个；
所述的测定表征卷烟燃烧包灰性能的方法包括如下步骤：
步骤(1)，将待检测卷烟烟支采用机械手夹持，置于夹持位置的烟支轴向方向与摄像系统的摄像头和打光系统的光源垂直；通过控制系统启动摄像系统、打光系统；
步骤(2)，通过控制系统启动机械手和点烟系统，机械手和点烟系统配合仿真人体点烟动作，点燃待测卷烟烟支后，机械手开始按仿真人体的卷烟抽吸路径进行运动或静止，摄像系统采集卷烟燃烧前图像并实时采集卷烟燃烧灰柱图像；卷烟燃烧至设定测试长度时，停止对卷烟燃烧灰柱图像的采集；
步骤(3)，在采集到的卷烟燃烧灰柱图像中，对烟支燃烧起始端至设定检测长度的灰柱图像进行卷烟包灰性能的计算，所述的卷烟包灰性能包括卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度；
对于卷烟燃烧凝灰指数AI，采用下式进行计算：
Figure BDA0002468372320000041
其中，Sr为灰柱裂痕部分面积；St为灰柱整体面积；
待检测卷烟烟支的卷烟燃烧凝灰指数AI为多个摄像头采集图像计算结果的均值；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧灰柱偏离度，取多个摄像头采集图像计算中卷烟燃烧灰柱偏离度最大值Dmax；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧收灰度，采用下式进行计算：
ΔS＝[(S1/S01)+(S2/S02)+……+(Sn/S0n)]/n×100％；
其中，n个摄像头拍摄的燃烧后灰柱面积分别为S1，S2，……，Sn，其对应燃烧前拍摄的待检测卷烟烟支面积分别为S01，S02，……，S0n。
进一步，优选的是，机械手为6R型机械手，其坐标系执行标准GB/T 16977-2005规定的标准坐标系。
进一步，优选的是，待检测卷烟烟支在测定前按照GB/T 16447标准进行样品前处理。
进一步，优选的是，仿真人体卷烟抽吸动作时，采用ISO、FTC、 Massachusetts或加拿大深度抽吸模式。
进一步，优选的是，摄像头有3个，且以烟支为中心对称设置；光源有3 个，且以烟支为中心对称设置。
进一步，优选的是，图像采集每间隔2s控制系统自动采集图像一次进行处理。
进一步，优选的是，摄像头感光元件尺寸≥15mm2，相数尺寸≥1.22μm×1.22μm；光源色温≥4500K。
进一步，优选的是，计算卷烟燃烧凝灰指数时，对采集到的图像先采用图像灰度化，然后再二值化处理的方法进行处理，具体的处理方法为：
1)根据碳线位置选取灰柱范围；
2)对所选取的范围进行灰度化从而获得灰度化图像；
3)再经过二值化以及轮廓识别算法获得精确的灰柱区域，从而获得灰柱整体面积St；
4)再经过一次二值化获得裂口区域，从而计算可得灰柱裂痕部分面积Sr；计算即可得凝灰指数AI。
进一步，优选的是，步骤3)中二值化采用固定阈值的二值化方法，阈值取30-45；
步骤4)中二值化采用固定阈值的二值化算法，阈值参数取55-70，或者采用自适应二值化算法，其参数与图像分辨率和烟支直径有关，本发明对此不做特殊限定，采用现有技术即可。
本发明同时提供一种卷烟包灰性能的判定方法，采用上述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计算卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度；之后采用表1和表2 对卷烟包灰性能进行等级判定；
表1卷烟包灰性能指标及类别要求
Figure BDA0002468372320000051
表2卷烟包灰性能等级判定表
Figure BDA0002468372320000061
由于卷烟包灰性能判定目的是为了优化提升卷烟在消费过程中的品质，因此，应以仿真人体动态检测结果进行判定更为科学合理。上述判定指标值的设定是在动态检测检测条件下进行规定和要求的，若以静态检测方法，则相应指标可作相应调整。
本发明卷烟燃烧凝灰指数的检测可选择静燃状态下进行检测。
优选，所述的卷烟燃烧至设定测试长度为卷烟燃烧距接装纸3mm。优选本发明在烟支燃烧起始端2mm到至距接装纸3mm之间选取其中连续35mm 长度的灰柱图像进行计算。
本发明摄像系统中包括多个摄像头，保证烟支卷烟灰柱曲面能全面采集。多个摄像头均匀分布在于烟支垂直方向，如图5所示，倾斜会导致拍摄到烟支端头燃烧部分而误计入灰柱裂痕面积，影响测试结果，如图1所示。打光系统中的光源与摄像头位置邻近，保证烟支打光均匀。光源的光照度按照实验环境要求选择调整，应满足采集图像清晰，如图2所示。
在检测过程中，卷烟烟支点燃后，烟支应保持垂直位置不发生偏移。图像采集时间间隔可以按照测试需求进行自定义，精确至0.1s。
本发明检测在抽样时，按照GB/T 5606.1含水率检测进行盒抽样后，以抽样样品10支卷烟烟支测定平均值作为该批次卷烟的检测结果。
本发明为了考察不同样品在特定条件下的卷烟燃烧包灰性能，可按照设定平衡条件进行前处理，也可以对样品进行直接测定，从而分析不同条件下卷烟燃烧包灰性能。
本发明中轮廓识别算法可参考论文：S.Suzuki and K.Abe,”Topologicalstructural analysis of digital binary images by border following,”ComputerVision,Graphics and Image Processing 30(1985):32-46。自适应二值化算法参考论文：A.Jain,Fundamwentals of Digital Image Processing,Englewood Cliffs,NJ:Prentical-Hall,1986.
仿真过程中可选择各种典型的人体卷烟抽吸路径(包括自定义模式)。典型的消费者抽吸过程包括，完成一口抽吸后，消费者手持烟支，以肘为轴心，嘴为起点，烟灰缸为终点的挥臂摆动动作，以及到达烟灰缸后，以腕关节为轴心的翻手腕动作或者在挥臂摆动过程中，同时完成翻手腕动作，最后完成伏案动作或弹烟灰动作。
抽吸位置包括三个位置，起始位置、弹烟位置、伏案位置，如图3所示。
起始位置：手持烟抽吸位置(嘴部附近)；
弹烟位置：人体抽吸过程中的烟灰缸的位置；
伏案位置：人体抽吸之后，不进行弹烟灰动作时的烟支停留位置。
卷烟燃烧凝灰指数越高，说明待检测卷烟烟支的卷烟包灰性能越好。
卷烟燃烧灰柱偏离度越小，说明卷烟包灰性能越好，卷烟燃烧均匀，外观美观度越好。
卷烟燃烧收灰度ΔS越小，说明卷烟在燃烧后卷烟纸与烟丝聚合越好，发生裂灰和劈灰情况越少，卷烟包灰性能越好。
本发明与现有技术相比，其有益效果为：
1.本发明通过卷烟燃烧图像的实时采集和数据化，全视觉测定卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度，能全面采集卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度，从而准确客观地对测试样品进行判定和对比，避免单面采集带来的测试数据失真影响测试结果精确度，同时可利用这些数据进行科学统计和研究。
2.采集图像数据的摄像头位置在与烟支垂直方向。实现了测试样品的全视觉图像数据采集，避免单面采集图像由于拍摄角度受限，造成采集图像片面化，不能准确测定样品卷烟燃烧包灰性能。例如，灰柱偏离度表示的是卷烟燃烧过程中灰柱偏离卷烟滤棒轴心的角度情况，如果从其他视角平面进行单一图像采集，会由于视觉问题从而引起卷烟燃烧灰柱偏离度的测定失败，不能正确表示出整个卷烟燃烧灰柱偏离卷烟滤棒轴心的程度。本发明通过限定摄像与烟支的相对位置视角进行视觉采集的方法有效解决了上述难题。
3.提出了灰柱偏离度定义和检测指标，并且建立了相应的检测方法，包括静态和仿真人体动态检测，提供了新的判定卷烟包灰性能差异的相关指标。
4.目前，对于卷烟包灰性能通常采用的方法通常基于对卷烟凝灰性能或是收灰度的单一指标指标检测，并进行简单的差异性比对优劣。本发明提出了包括凝灰指数、灰柱偏离度、收灰度等三项指标的综合判定方法，通过上述与包灰性能相关的三项关键指标进行综合量化评分，多维度地为卷烟包灰性能全面、综合地进行量化判定提供指导，避免了单因素判定带来的误差，有效提升判定精确度。
5.基于检测结果，建立了不同烟支规格的卷烟燃烧碳线质量量化综合判定规则，为卷烟包灰性能量化判定提供指导。同时，建立的方法可以进一步拓展成为标准化判定方法。
6.实现了卷烟燃烧碳线静态和动态两种检测模式，机械手仿真人体卷烟抽吸路径进行运动，更加真实模拟人体抽吸运动轨迹，对于卷烟燃烧包灰性能判定精确度更高。特别是仿真动态检测能提供与消费者抽吸相近的检测结果，更精准地判定产品质量和指导技术改进。从实施例中可以看出，平行样品在动态检测中，各项指标检测结果均有不同程度的差异。
附图说明
图1为摄像头与烟支角度不同拍摄处理的图像；其中，(a)为摄像头与烟支垂直，(b)为摄像头未与烟支垂直；
图2为打光系统中的光源与摄像头位置关系示意图；
图3为三个抽吸位置示意图；其中，(a)为起始位置，(b)为弹烟位置； (c)为伏案位置；其中，1、光源；2、摄像头；3、待检测卷烟烟支；4、机械手；5、模拟弹灰装置；6、烟支夹持器；
图4为本发明检测示意图；其中，(a)为卷烟燃烧凝灰指数的检测示意图，(b)为卷烟燃烧灰柱偏离度的检测示意图；(c)为卷烟燃烧收灰度的检测示意图；
图5为摄像头与烟支角度示意图；
图6为计算卷烟燃烧凝灰指数过程中采集到的图像及处理后的图像示意图；
图7为静止测量卷烟燃烧凝灰指数过程中5号卷烟3个摄像头拍摄到的图片；
图8为运动测量卷烟燃烧凝灰指数过程中7号卷烟3个摄像头拍摄到的图片；
图9为静止测量卷烟燃烧收灰度过程中6号卷烟3个摄像头拍摄到的图片；
图10为运动测量卷烟燃烧收灰度过程中9号卷烟3个摄像头拍摄到的图片；
图11为静止测量卷烟燃烧灰柱偏离度过程中1号卷烟3个摄像头拍摄到的图片；
图12为运动测量卷烟燃烧灰柱偏离度过程中10号卷烟3个摄像头拍摄到的图片；
图13为机械手仿真装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。
实施例1
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，采用机械手仿真装置进行测定；如图11所示，所述的机械手仿真装置包括控制系统、机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统；
控制系统分别与机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统相连，用于控制机械手的运动，以及摄像系统、打光系统和点烟系统的工作，还用于采集摄像系统拍摄的图片进行处理，得到卷烟燃烧包灰性能；摄像系统中的摄像头有多个；
所述的测定表征卷烟燃烧包灰性能的方法包括如下步骤：
步骤(1)，将待检测卷烟烟支采用机械手夹持，置于夹持位置的烟支轴向方向与摄像系统的摄像头和打光系统的光源垂直；通过控制系统启动摄像系统、打光系统；
步骤(2)，通过控制系统启动机械手和点烟系统，机械手和点烟系统配合仿真人体点烟动作，点燃待测卷烟烟支后，机械手开始按仿真人体的卷烟抽吸路径进行运动或静止，摄像系统采集卷烟燃烧前图像并实时采集卷烟燃烧灰柱图像；卷烟燃烧至设定测试长度时，停止对卷烟燃烧灰柱图像的采集；
步骤(3)，在采集到的卷烟燃烧灰柱图像中，在烟支燃烧起始端至设定检测长度的灰柱图像进行卷烟包灰性能的计算，所述的卷烟包灰性能包括卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度；
对于卷烟燃烧凝灰指数AI，采用下式进行计算：
Figure BDA0002468372320000101
其中，Sr为灰柱裂痕部分面积；St为灰柱整体面积；
待检测卷烟烟支的卷烟燃烧凝灰指数AI为多个摄像头采集图像计算结果的均值；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧灰柱偏离度，取多个摄像头采集图像计算中卷烟燃烧灰柱偏离度最大值Dmax；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧收灰度，采用下式进行计算：
ΔS＝[(S1/S01)+(S2/S02)+……+(Sn/S0n)]/n×100％；
其中，n个摄像头拍摄的燃烧后灰柱面积分别为S1，S2，……，Sn，其对应燃烧前拍摄的待检测卷烟烟支面积分别为S01，S02，……，S0n。
实施例2
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，采用机械手仿真装置进行测定；如图11所示，所述的机械手仿真装置包括控制系统、机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统；
控制系统分别与机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统相连，用于控制机械手的运动，以及摄像系统、打光系统和点烟系统的工作，还用于采集摄像系统拍摄的图片进行处理，得到卷烟燃烧包灰性能；摄像系统中的摄像头有多个；
所述的测定表征卷烟燃烧包灰性能的方法包括如下步骤：
步骤(1)，将待检测卷烟烟支采用机械手夹持，置于夹持位置的烟支轴向方向与摄像系统的摄像头和打光系统的光源垂直；通过控制系统启动摄像系统、打光系统；
步骤(2)，通过控制系统启动机械手和点烟系统，机械手和点烟系统配合仿真人体点烟动作，点燃待测卷烟烟支后，机械手开始按仿真人体的卷烟抽吸路径进行运动或静止，摄像系统采集卷烟燃烧前图像并实时采集卷烟燃烧灰柱图像；卷烟燃烧至设定测试长度时，停止对卷烟燃烧灰柱图像的采集；
步骤(3)，在采集到的卷烟燃烧灰柱图像中，在烟支燃烧起始端至设定检测长度的灰柱图像进行卷烟包灰性能的计算，所述的卷烟包灰性能包括卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度；
对于卷烟燃烧凝灰指数AI，采用下式进行计算：
Figure BDA0002468372320000111
其中，Sr为灰柱裂痕部分面积；St为灰柱整体面积；
待检测卷烟烟支的卷烟燃烧凝灰指数AI为多个摄像头采集图像计算结果的均值；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧灰柱偏离度，取多个摄像头采集图像计算中卷烟燃烧灰柱偏离度最大值Dmax；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧收灰度，采用下式进行计算：
ΔS＝[(S1/S01)+(S2/S02)+……+(Sn/S0n)]/n×100％；
其中，n个摄像头拍摄的燃烧后灰柱面积分别为S1，S2，……，Sn，其对应燃烧前拍摄的待检测卷烟烟支面积分别为S01，S02，……，S0n。
机械手为6R型机械手，其坐标系执行标准GB/T 16977-2005规定的标准坐标系。
待检测卷烟烟支在测定前按照GB/T 16447标准进行样品前处理。
仿真人体卷烟抽吸动作时，采用ISO、FTC、Massachusetts或加拿大深度抽吸模式。
摄像头有3个，且以烟支为中心对称设置；光源有3个，且以烟支为中心对称设置。
图像采集每间隔2s控制系统自动采集图像一次进行处理。
摄像头感光元件尺寸≥15mm2，相数尺寸≥1.22μm×1.22μm；光源色温≥4500K。
实施例3
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，采用机械手仿真装置进行测定；如图11所示，所述的机械手仿真装置包括控制系统、机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统；
控制系统分别与机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统相连，用于控制机械手的运动，以及摄像系统、打光系统和点烟系统的工作，还用于采集摄像系统拍摄的图片进行处理，得到卷烟燃烧包灰性能；摄像系统中的摄像头有多个；
所述的测定表征卷烟燃烧包灰性能的方法包括如下步骤：
步骤(1)，将待检测卷烟烟支采用机械手夹持，置于夹持位置的烟支轴向方向与摄像系统的摄像头和打光系统的光源垂直；通过控制系统启动摄像系统、打光系统；
步骤(2)，通过控制系统启动机械手和点烟系统，机械手和点烟系统配合仿真人体点烟动作，点燃待测卷烟烟支后，机械手开始按仿真人体的卷烟抽吸路径进行运动或静止，摄像系统采集卷烟燃烧前图像并实时采集卷烟燃烧灰柱图像；卷烟燃烧至设定测试长度时，停止对卷烟燃烧灰柱图像的采集；
步骤(3)，在采集到的卷烟燃烧灰柱图像中，在烟支燃烧起始端至设定检测长度的灰柱图像进行卷烟包灰性能的计算，所述的卷烟包灰性能包括卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度；
对于卷烟燃烧凝灰指数AI，采用下式进行计算：
Figure BDA0002468372320000131
其中，Sr为灰柱裂痕部分面积；St为灰柱整体面积；
待检测卷烟烟支的卷烟燃烧凝灰指数AI为多个摄像头采集图像计算结果的均值；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧灰柱偏离度，取多个摄像头采集图像计算中卷烟燃烧灰柱偏离度最大值Dmax；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧收灰度，采用下式进行计算：
ΔS＝[(S1/S01)+(S2/S02)+……+(Sn/S0n)]/n×100％；
其中，n个摄像头拍摄的燃烧后灰柱面积分别为S1，S2，……，Sn，其对应燃烧前拍摄的待检测卷烟烟支面积分别为S01，S02，……，S0n。
机械手为6R型机械手，其坐标系执行标准GB/T 16977-2005规定的标准坐标系。
待检测卷烟烟支在测定前按照GB/T 16447标准进行样品前处理。
仿真人体卷烟抽吸动作时，采用ISO、FTC、Massachusetts或加拿大深度抽吸模式。
摄像头有3个，且以烟支为中心对称设置；光源有3个，且以烟支为中心对称设置。
图像采集每间隔2s控制系统自动采集图像一次进行处理。
摄像头感光元件尺寸≥15mm2，相数尺寸≥1.22μm×1.22μm；光源色温≥4500K。
计算卷烟燃烧凝灰指数时，对采集到的图像先采用图像灰度化，然后再二值化处理的方法进行处理，具体的处理方法为：
1)根据碳线位置选取灰柱范围；
2)对所选取的范围进行灰度化从而获得灰度化图像；
3)再经过二值化以及轮廓识别算法获得精确的灰柱区域，从而获得灰柱整体面积St；
4)再经过一次二值化获得裂口区域，从而计算可得灰柱裂痕部分面积Sr；计算即可得凝灰指数AI。
步骤3)中二值化采用固定阈值的二值化方法，阈值取30-45；
步骤4)中二值化采用固定阈值的二值化算法，阈值参数取55-70，或者采用自适应二值化算法。
实施例4
一种卷烟包灰性能的判定方法，采用实施例3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计算卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度；之后采用表1和表2对卷烟包灰性能进行等级判定；
卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度是卷烟在燃烧过程中判定灰柱包灰性能的重要指标，通过上述三项指标对卷烟燃烧包灰性能进行综合等级判定(样品按照取样条装样品<10盒/条>随机选取三盒拆封后，烟支在GB/T 16447条件下平衡调节，平衡后随机抽取10支样品进行检测，采用有效检测值的均值进行判定)，具体判定内容如表1和表2所示。
应用实例
检测样品：本测定方法适用于全部烟支规格样品，在实施例中以常规烟支24.2mm圆周，84.0mm长度为测定样品说明。在取样条装(10盒/条)卷烟中随机抽取3盒卷烟拆分成烟支后，将其单层均匀地按照GB/T 16447规定环境条件下平衡48h，从中随机抽取10支卷烟进行测定；
测试配置：控制系统：分析软件：FZ-PanDA(OMRON日本)；打光光源：JL-LR-100X30(嘉励国产)；摄像头型号：FH-SC04(日本OMRON)，镜头型号：3Z4S-LE(日本OMRON)。
测试环境：温度：(22±2)℃，相对湿度：(60±5)％。
具体操作步骤如发明内容所述：
1.将待检测卷烟烟支采用机械手夹持，置于夹持位置的烟支轴向方向与摄像系统的摄像头和打光系统的光源垂直；通过控制系统启动摄像系统、打光系统；
2.通过控制系统启动机械手和点烟系统，机械手和点烟系统配合仿真人体点烟动作，点燃待测卷烟烟支后，机械手开始按仿真人体的卷烟抽吸路径进行运动或静止(动态检测灰柱偏离度和收回度时为了获得完整的灰柱，关闭模拟人体抽吸弹击)，摄像系统采集卷烟燃烧前图像并实时采集卷烟燃烧灰柱图像；卷烟燃烧至30mm时，停止对卷烟燃烧灰柱图像的采集；图像采集每间隔2s控制系统自动采集图像一次；
3.测定过程中，应用图像处理算法对所采集图像进行灰度化和二值化处理，并采集烟支燃烧灰柱面积St和裂痕部分面积Sr，3个摄像头截取的燃烧灰柱面积分别为St1，St2，St3，相应裂痕部分面积分别为Sr1，Sr2，Sr3，单面凝灰指数AI按照
Figure BDA0002468372320000151
进行计算，三面再进行平均获得最后的AI。卷烟燃烧凝灰指数AI越大，说明卷烟在燃烧后裂痕面越小，更加美观，卷烟包灰性能通常较好。
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧灰柱偏离度，取多个摄像头采集图像计算中卷烟燃烧灰柱偏离度最大值Dmax；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧收灰度，采用下式进行计算：
ΔS＝[(S1/S01)+(S2/S02)+S3/S03)]/3×100％；
其中，3个摄像头拍摄的燃烧后灰柱面积分别为S1，S2，S3，其对应燃烧前拍摄的待检测卷烟烟支面积分别为S01，S02，S03。
本实例均采用ISO标准抽吸模式，分别在静止测量和运动测量条件下对 10只卷烟进行测定，测量结果如表3～表8所示，其中，凝灰指数单位％，收灰度单位％，灰柱偏离度单位度。
表3静止测量卷烟燃烧凝灰指数
Figure BDA0002468372320000161
表4运动测量卷烟燃烧凝灰指数
Figure BDA0002468372320000162
表5静止测量卷烟燃烧灰柱偏离度
拍摄角度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 0.00 1.21 2.84 1.64 0.42 0.03 0.61 1.23 0.57 0.03
2 2.71 3.24 7.82 3.80 3.53 0.86 5.59 0.05 0.25 1.60
3 1.47 4.62 4.33 4.36 0.61 2.14 5.42 0.00 1.30 0.00
Ave 1.39 3.02 5.00 3.26 1.52 1.01 3.87 0.43 0.71 0.54
Max 2.71 4.62 7.82 4.36 3.53 2.14 5.59 1.23 1.30 1.60
Min 0.00 1.21 2.84 1.64 0.42 0.03 0.61 0.00 0.25 0.00
SD 1.109 1.401 2.086 1.172 1.423 0.868 2.307 0.568 0.440 0.748
表6运动测量卷烟燃烧灰柱偏离度
拍摄角度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 7.69 3.61 0.94 10.00 7.33 8.27 3.75 10.04 4.51 16.17
2 11.22 4.62 8.59 8.51 11.19 9.47 0.01 5.04 3.48 4.41
3 4.17 0.00 6.65 0.89 5.30 0.09 5.02 2.94 1.44 9.25
Ave 7.69 2.74 5.39 6.46 7.94 5.94 2.93 6.01 3.14 9.94
Max 11.22 4.62 8.59 10.00 11.19 9.47 5.02 10.04 4.51 16.17
Min 4.17 0.00 0.94 0.89 5.30 0.09 0.01 2.94 1.44 4.41
SD 2.878 1.983 3.247 3.991 2.444 4.166 2.129 2.979 1.276 4.829
表7静止测量卷烟燃烧收灰度
Figure BDA0002468372320000171
表8运动测量卷烟燃烧收灰度
Figure BDA0002468372320000172
从表3中可见，5号卷烟三面有较为明显差异，可见，如果只是单面采集测试数据，会造成测试结果严重失真。卷烟燃烧灰柱由于裂灰，劈灰，倾斜等因素造成单面采集数据失真，由图7和表3对5号卷烟检测数据可见，不同面的图像采集计算，造成了凝灰指数检测的大幅偏差，严重影响测试结果。所以采用本发明方法，通过全视觉测试数据采集，能有效降低检测数据失真。
从表6中可以看出，10号卷烟三面有较为明显差异。可见，如果只是单面采集测试数据，会造成测试结果严重失真。由图12和表6对10号卷烟数据可见，不同面的图像采集计算，造成了灰柱偏离度检测的大幅偏差，严重影响测试结果。所以采用本发明方法，通过全视觉测试数据采集，能有效降低检测数据失真。
从表7中可以看出，6号卷烟较为明显差异，SD值大于1.7。可见，如果只是单面采集测试数据，会造成测试结果严重失真。由图9结合表7对6号卷烟数据可见，不同面的图像采集计算，造成了收灰度检测的大幅偏差，严重影响测试结果。所以采用本发明方法，通过全视觉测试数据采集，能有效降低检测数据失真。
按照包灰性能等级判定方法对检测样品进行判定，结果如表9。
表9各样品检测判定结果
指标和结果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
凝灰指数 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
灰柱偏离度 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
收灰度 √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
结果 优秀 优秀 优秀 优秀 优秀 优秀 优秀 优秀 优秀 优秀
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一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，其特征在于，采用机械手仿真装置进行测定；所述的机械手仿真装置包括控制系统、机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统；
控制系统分别与机械手、摄像系统、打光系统和点烟系统相连，用于控制机械手的运动，以及摄像系统、打光系统和点烟系统的工作，还用于采集摄像系统拍摄的图片进行处理，得到卷烟燃烧包灰性能；摄像系统中的摄像头有多个；
所述的测定表征卷烟燃烧包灰性能的方法包括如下步骤：
步骤(1)，将待检测卷烟烟支采用机械手夹持，置于夹持位置的烟支轴向方向与摄像系统的摄像头和打光系统的光源垂直；通过控制系统启动摄像系统、打光系统；
步骤(2)，通过控制系统启动机械手和点烟系统，机械手和点烟系统配合仿真人体点烟动作，点燃待测卷烟烟支后，机械手开始按仿真人体的卷烟抽吸路径进行运动或静止，摄像系统采集卷烟燃烧前图像并实时采集卷烟燃烧灰柱图像；卷烟燃烧至设定测试长度时，停止对卷烟燃烧灰柱图像的采集；
步骤(3)，在采集到的卷烟燃烧灰柱图像中，在烟支燃烧起始端至设定检测长度的灰柱图像进行卷烟包灰性能的计算，所述的卷烟包灰性能包括卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度；
对于卷烟燃烧凝灰指数AI，采用下式进行计算：
Figure FDA0003588868020000011
其中，Sr为灰柱裂痕部分面积；St为灰柱整体面积；
待检测卷烟烟支的卷烟燃烧凝灰指数AI为多个摄像头采集图像计算结果的均值；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧灰柱偏离度，取多个摄像头采集图像计算中卷烟燃烧灰柱偏离度最大值Dmax；
对于待检测卷烟烟支的卷烟燃烧收灰度，采用下式进行计算：
ΔS＝[(S1/S01)+(S2/S02)+......+(Sn/S0n)]/n×100％；
其中，n个摄像头拍摄的燃烧后灰柱面积分别为S1，S2，......，Sn，其对应燃烧前拍摄的待检测卷烟烟支面积分别为S01，S02，......，S0n。
2.根据权利要求1所述的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，其特征在于，机械手为6R型机械手，其坐标系执行标准GB/T 16977-2005规定的标准坐标系。
3.根据权利要求1所述的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，其特征在于，待检测卷烟烟支在测定前按照GB/T 16447标准进行样品前处理。
4.根据权利要求1所述的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，其特征在于，仿真人体卷烟抽吸动作时，采用ISO、FTC、Massachusetts或加拿大深度抽吸模式。
5.根据权利要求1所述的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，其特征在于，摄像头有3个，且以烟支为中心对称设置；光源有3个，且以烟支为中心对称设置。
6.根据权利要求1所述的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，其特征在于，图像采集每间隔2s控制系统自动采集图像一次进行处理。
7.根据权利要求1所述的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，其特征在于，摄像头感光元件尺寸≥15mm2，相数尺寸≥1.22μm×1.22μm；光源色温≥4500K。
8.根据权利要求1所述的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，其特征在于，计算卷烟燃烧凝灰指数时，对采集到的图像先采用图像灰度化，然后再二值化处理的方法进行处理，具体的处理方法为：
1)根据碳线位置选取灰柱范围；
2)对所选取的范围进行灰度化从而获得灰度化图像；
3)再经过二值化以及轮廓识别算法获得精确的灰柱区域，从而获得灰柱整体面积St；
4)再经过一次二值化获得裂口区域，从而计算可得灰柱裂痕部分面积Sr；计算即可得凝灰指数AI。
9.根据权利要求8所述的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，其特征在于，
步骤3)中二值化采用固定阈值的二值化方法，阈值取30-45；
步骤4)中二值化采用固定阈值的二值化算法，阈值参数取55-70，或者采用自适应二值化算法。
10.一种卷烟包灰性能的判定方法，其特征在于，采用权利要求1～9任意一项所述的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计算卷烟燃烧凝灰指数、卷烟燃烧灰柱偏离度和卷烟燃烧收灰度；之后采用表1和表2对卷烟包灰性能进行等级判定；
表1
Figure FDA0003588868020000031
Figure FDA0003588868020000042
表2
Figure FDA0003588868020000041
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112085806B (zh) 2020-09-16 2021-08-24 云南中烟工业有限责任公司 一种采用灰度差异法基于机器视觉的卷烟飞灰检测装置及检测方法
WO2022198585A1 (zh) * 2021-03-25 2022-09-29 云南中烟工业有限责任公司 一种基于图像法的卷烟燃烧灰柱灰色测试方法
CN113671105B (zh) * 2021-08-20 2023-12-05 合肥众沃仪器技术有限公司 卷烟燃烧灰烬质量全视角检测系统
CN114047285B (zh) * 2021-11-03 2024-01-19 国家烟草质量监督检验中心 一种用于卷烟燃烧锥参数测定的方法及标准套件
CN115078380A (zh) * 2022-06-10 2022-09-20 云南中烟工业有限责任公司 一种卷烟燃烧外观的评价方法
US11974595B2 (en) 2022-09-13 2024-05-07 China Tobacco Yunnan Industrial Co., Ltd Method for testing burning performance of dark-colored cigarette using dark-colored cigarette paper
CN116046771A (zh) * 2022-09-13 2023-05-02 云南中烟工业有限责任公司 一种测试使用深色卷烟纸的深色卷烟燃烧性能的方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102502219A (zh) * 2011-09-20 2012-06-20 上海烟草集团有限责任公司 机械手抓取烟箱夹具装置
CN108896551A (zh) * 2018-04-17 2018-11-27 郑州轻工业学院 基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3034204B2 (ja) * 1996-11-01 2000-04-17 日本たばこ産業株式会社 自動喫煙機のたばこの巻の着火不良検出装置
US8272875B1 (en) * 1999-03-09 2012-09-25 Realityworks, Inc. Educational device for simulating addictive behavior and method of using
CA2553414C (en) * 2001-02-26 2009-07-28 Lorillard Licensing Company, Llc A reduced ignition propensity smoking article
DE102007059456B4 (de) * 2007-12-10 2012-08-23 Pieter Van Weenen & Co. Gmbh Vorrichtung, System und Verfahren zur Rauchzyklusanalyse
CN101587111B (zh) * 2009-07-01 2013-03-20 中国烟草总公司郑州烟草研究院 一种评价卷烟滤嘴过滤性能的模拟装置
CN102565276A (zh) * 2012-01-18 2012-07-11 中烟摩迪(江门)纸业有限公司 一种联接吸烟机与卷烟燃吸外观测试腔的装置及其测试方法
CN202935608U (zh) * 2012-10-25 2013-05-15 中国电子科技集团公司第四十一研究所 基于机器视觉技术的烟支检测器
CN203435679U (zh) * 2013-08-03 2014-02-19 中烟摩迪(江门)纸业有限公司 一种吸烟机
CN103674760A (zh) * 2013-12-13 2014-03-26 上海烟草集团有限责任公司 卷烟烟气自动化分析方法
CN104215486B (zh) * 2014-09-12 2017-02-01 云南中烟工业有限责任公司 用于生物学检测的卷烟纸燃烧产物捕集方法
CN205388545U (zh) * 2015-12-31 2016-07-20 上海烟草集团有限责任公司 电子烟吸烟机捕集器自动换料系统
CN107319623B (zh) * 2017-03-31 2019-06-21 山东烟叶复烤有限公司诸城复烤厂 基于智能机器人技术的片烟分层生产线和片烟分层的方法
CN107084985A (zh) * 2017-04-20 2017-08-22 中烟摩迪(江门)纸业有限公司 一种卷烟缩灰率的测定方法
CN107525648A (zh) * 2017-08-17 2017-12-29 华南理工大学 一种步进电机模拟吸烟机标准抽吸的方法
CN110403230A (zh) * 2018-04-26 2019-11-05 贵州中烟工业有限责任公司 一种烟支燃烧检测装置、烟支燃烧的检测方法及其应用
CN109911604A (zh) * 2019-04-17 2019-06-21 青岛颐中科技有限公司 一种烟具机械手自动上料装置及烟具抽吸试验设备

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102502219A (zh) * 2011-09-20 2012-06-20 上海烟草集团有限责任公司 机械手抓取烟箱夹具装置
CN108896551A (zh) * 2018-04-17 2018-11-27 郑州轻工业学院 基于分形维数的卷烟灰柱裂纹分布特征的定量表征方法

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