CN111766241A - 一种基于图像处理的烟丝结构检测方法 - Google Patents

一种基于图像处理的烟丝结构检测方法 Download PDF

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Abstract

一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，将三个长度区间的烟丝按不同质量比例混合得到多组烟丝，记录比例值，分别将各组分烟丝摊平，采集各组分烟丝图像并对图像进行预处理，获取各组分图像的特征图像，计算纹理特征数据量，建立图像纹理特征数据量与不同长度烟丝质量百分比的数字模型，由多组数据可计算得到参数矩阵K和B。采集待测混合烟丝图像对待测混合烟丝图像进行预处理，获取待测混合烟丝图像的纹理特征图像，计算纹理特征数据量，然后结合已建立的数字模型，可计算出待测混合烟丝图像中不同长度烟丝的质量百分比；本发明的烟丝结构检测方法在使用中，可实现烟丝结构的自动化在线检测，检测效率高。

Description

一种基于图像处理的烟丝结构检测方法
技术领域
本发明涉及烟丝结构检测方法技术领域，具体涉及一种基于图像处理的烟丝结构检测方法。
背景技术
近年来，随着卷烟设备的不断更新，高速卷烟机的不断涌现，不同的烟丝结构对卷烟端部的落丝量有明显影响。烟丝结构不合理，会造成烟支燃烧锥易脱落，烟丝结构差异不仅影响产品的物理质量、吸食品质，还可能影响卷接工艺。现行的烟丝结构测定方法是将样品烟丝通过烟丝振动分选筛，使不同长度的烟丝实现分离，结果以各层或某层筛网上的累计质量占总质量的比例来表示。
现有的烟丝结构检测多采用烟丝振动分选筛，即将一定质量的待检测样品烟丝均匀布放在筛网检测振筛的顶层，筛网由若干层构成，按其筛网网孔尺寸大小自上而下分层排布的筛体组成，按设定的频率使所有筛体做相同的水平筛分运动，结构尺寸小于顶层网孔的烟丝全部进入第二层筛体，依次类推，之后将所得各种不同结构烟丝的质量分别与所取样品的总质量相比，即可得到若干种不同结构尺寸烟丝的比例，但该方法对烟丝进行检测存在以下几个缺点：
(1)从采样到称重主要依赖人工完成，劳动强度大，采样周期长，并且受人为因素影响较多，评价的客观性差；
(2)数据只能用手工录入，与烟草企业的现代化生产与管理不相适应；
(3)由于检测是抽样进行，无实时性，若结果显示不合格时，有很多的烟丝已经进入了下一步的生产线，影响烟支生产品质和生产效率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像处理的烟丝结构检测方法。
本发明的目的是采用以下技术方案来实现。依据本发明提出的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，包括以下步骤：
A将三种长度区间的烟丝按不同质量比例混合得到多组烟丝，分别记录每组烟丝中三种长度区间的烟丝的质量百分比为a、b、c；
B将烟丝摊开铺平，利用图像采集系统分别采集每组烟丝中各组分烟丝图像；
C利用图像处理系统分别对每组烟丝中各组分烟丝图像进行预处理，去除每张图像中的干扰和噪声；
D利用图像处理系统分别获取每组烟丝中各组分烟丝图像的各个图像特征，然后根据各个图像特征分别计算特征数据量；
E利用图像分析系统根据每幅图像的各个特征数据量与该图像的各组分比例值，建立图像纹理特征值与不同长度质量百分比的数字模型，计算参数矩阵K和B；
F将待测混合烟丝摊开铺平，利用图像采集系统采集待测混合烟丝图像；
G利用图像处理系统对待测混合烟丝图像进行预处理，去除待测混合烟丝图像中的干扰和噪声；
H利用图像处理系统计算待测混合烟丝图像的各个图像特征，然后根据各个图像特征分别计算相应特征数据量；
I根据步骤H中测得的特征数据量以及步骤E中建立的参数矩阵，计算出待测混合烟丝图像中不同长度烟丝对应比例值。
优选的，步骤C中图像处理系统采用5×5像素的扫描窗口分别对获取的各组分烟丝图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出各个图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若方差Var大于设定阈值TD，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去图像中的干扰和噪声。
优选的，步骤C中图像处理系统将获取的每组烟丝中各组分烟丝图像转换成灰度图，采用直方图均衡化进行图像增强处理，增加灰度值的动态范围；然后将像素点的灰度值除以32取整，将图像的灰度级量化为8级，减少计算量；使用灰度共生矩阵计算各组分烟丝图像的对比度、熵、角二阶矩和相关性四个典型的纹理特征值，求出四个方向矩阵的特征值后，通过计算四个特征值的平均值作为最终特征值；滑动窗口遍历完所有图像像素点后，生成各纹理特征的特征图像，各滑动窗口特征值的和即为该图像该纹理特征的特征数据量。
优选的，使用灰度共生矩阵计算纹理特征值时滑动窗口尺寸选择5×5像素大小，步距选择1个像素，方向选择0°、45°、90°、135°四个方向，求出四个方向矩阵的特征值。
优选的，步骤E中使用熵和角二阶矩进行建模计算，假设特征数据量为Y＝(yENT,yASM)T，三种长度质量百分比为a、b、c，且a+b+c＝100，设比例矩阵为X＝(a,b)T，系数矩阵为
Figure BDA0002598384510000021
平移矩阵为B＝(b1,b2)T，满足Y＝KX+B，由多幅图像对应的特征数据量和比例值，根据最小二乘法，可求得参数矩阵K、B。
优选的，步骤G中图像处理系统采用5×5像素的扫描窗口对获取的待测混合烟丝图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若Var大于设定阈值TD，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去图像中的干扰和噪声。
优选的，步骤H中图像处理系统将获取的待测混合烟丝图像转换成灰度图，采用直方图均衡化进行图像增强处理，增加灰度值的动态范围；然后将像素点的灰度值除以32取整，将图像的灰度级量化为8级，减少计算量；使用灰度共生矩阵计算待测混合烟丝图像的对比度、熵、角二阶矩和相关性四个典型的纹理特征值，求出四个方向矩阵的特征值后，通过计算四个特征值的平均值作为最终特征值；滑动窗口遍历完所有图像像素点后，生成各纹理特征的特征图像，各滑动窗口特征值的和即为该图像该纹理特征的特征数据量。
优选的，使用灰度共生矩阵计算纹理特征值时滑动窗口尺寸选择5×5像素大小，步距选择1个像素，方向选择0°、45°、90°、135°四个方向，求出四个方向矩阵的特征值。
发明提出的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法具有如下优点：
1、本发明的烟丝结构检测方法在使用中，将数字图像处理技术应用到烟丝结构检测中，可实现烟丝结构的自动化在线检测，检测效率高，能够显著减少工作人员劳动量；并且检测的数据无需手工录入，能够高度适应现代化生产与管理，推动企业数字化和智能化发展；实现分支流检测，检测速度快，能够对不合格烟丝及时响应，不影响烟支生产质量；相比针对单个烟丝进行轮廓提取计算长度的检测方法，本发明采用纹理特征检测方法，不要求烟丝完全分离，降低了对烟丝分摊分离等硬件设备的要求，同时不需要对长度计算方法进行定义，降低了算法复杂度。
以上说明仅是本发明技术方案的概述，为了能更清楚了解本发明的技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
图2为本发明的使用场景示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定目的所采用的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实例，对依据本发明提出的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，详细说明如下。
一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，请参阅图1、图2，包括以下步骤：
A任意选取多组烟丝，分别记录每组烟丝中长度大于3mm的烟丝的质量比例a、长度介于1mm到3mm之间的烟丝的质量比例b、长度小于1mm的烟丝的质量比例c，每组烟丝中不同长度的烟丝的质量比例a、b、c，a、b、c满足a+b+c＝100。
B利用图像采集系统分别采集各组分烟丝图像；在采集烟丝图像时，将每组烟丝摊开铺平，可粘连，然后利用图像采集系统采集烟丝图像；
C利用图像处理系统分别对各组分烟丝图像进行预处理，去除每张图像中的干扰和噪声；图像处理系统采用5×5像素的扫描窗口分别对获取的各组分烟丝图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出各个图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若方差Var大于设定阈值TD，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去图像中的干扰和噪声。
D利用图像处理系统分别获取各组分烟丝图像的各个图像特征，然后根据各个图像特征分别计算特征数据量；图像处理系统将获取的各组分烟丝图像转换成灰度图，采用直方图均衡化进行图像增强处理，增加灰度值的动态范围；然后将像素点的灰度值除以32取整，将图像的灰度级量化为8级，减少计算量；使用灰度共生矩阵计算各组分烟丝图像的对比度，熵、角二阶矩和相关性四个典型的纹理特征值，其中滑动窗口尺寸选择5×5像素大小，步距选择1个像素，方向选择0°、45°、90°、135°四个方向，求出四个方向矩阵的特征值后，通过计算四个特征值的平均值作为最终特征值；滑动窗口遍历完所有图像像素点后，生成各纹理特征的特征图像，各滑动窗口特征值的和即为该图像该纹理特征的特征数据量。
E利用图像分析系统根据每幅图像的各个特征数据量与该图像的各组分比例值，建立特征数据量与组分比例值之间数量关系，计算系数矩阵和平移矩阵；烟丝图像的纹理特征数据量和对应比例值满足线性关系，其中对比度特征值数据量波动相对较大，而相关性特征值数据量相对变化缓慢。本发明使用熵和角二阶矩进行建模计算，假设特征数据量为Y＝(yENT,yASM)T，三种长度质量百分比为a、b、c，且a+b+c＝100，设比例矩阵为X＝(a,b)T，系数矩阵为
Figure BDA0002598384510000041
平移矩阵为B＝(b1,b2)T，满足Y＝KX+B，由多幅图像对应的特征数据量和比例值，根据最小二乘法，可求得参数矩阵K、B。
F将待测混合烟丝通过铺展分离系统摊开铺平，可粘连，利用图像采集系统采集待测混合烟丝图像；
G利用图像处理系统对待测混合烟丝图像进行预处理，去除待测混合烟丝图像中的干扰和噪声；图像处理系统采用5×5像素的扫描窗口对获取的待测混合烟丝图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若Var大于设定阈值TD，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去图像中的干扰和噪声。
H利用图像处理系统计算待测混合烟丝图像的各个图像特征，然后根据各个图像特征分别计算相应特征数据量；图像处理系统将获取的待测混合烟丝图像转换成灰度图，采用直方图均衡化进行图像增强处理，增加灰度值的动态范围；然后将像素点的灰度值除以32取整，将图像的灰度级量化为8级，减少计算量；使用灰度共生矩阵计算待测混合烟丝图像的熵和角二阶矩的纹理特征值，其中滑动窗口尺寸选择5×5像素大小，步距选择1个像素，方向选择0°，45°，90°，135°四个方向，求出四个方向矩阵的特征值后，通过计算四个特征值的平均值作为最终特征值；滑动窗口遍历完所有图像像素点后，生成各纹理特征的特征图像，各滑动窗口特征值的和即为该图像该纹理特征的特征数据量。
I由步骤H中的特征数据量与步骤E中的参数矩阵，计算该图像中不同长度烟丝对应比例值。图像处理系统获取待测混合烟丝图像的纹理特征数据量，由步骤E中建立的数学模型Y＝KX+B，可推导出X＝K-1(Y-B)，分别计算得到待测混合烟丝图像中长度大于3mm的烟丝质量百分比a、长度介于1mm到3mm之间的烟丝质量百分比b，再由a+b+c＝100这个公式计算出长度小于1mm的烟丝质量百分比c，最终获得待测混合烟丝的结构比例。
本发明的烟丝结构检测方法在使用中，将数字图像处理技术应用到烟丝结构检测中，可实现烟丝结构的自动化在线检测，检测效率高，能够显著减少工作人员劳动量；检测的过程数据无需手工录入，能够高度适应现代化生产与管理，推动企业数字化和智能化发展；实现分支流检测，检测速度快，能够对不合格烟丝及时响应，不影响烟支生产质量；相比针对单个烟丝进行轮廓提取计算长度的检测方法，本发明采用纹理特征检测方法，不要求烟丝完全分离，降低了对烟丝分摊分离等硬件设备的要求，同时不需要对长度计算方法进行定义，降低了算法复杂度。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (8)

1.一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
A将三种长度区间的烟丝按不同质量比例混合得到多组烟丝，分别记录每组烟丝中三种长度区间的烟丝的质量百分比为a、b、c；
B将烟丝摊开铺平，利用图像采集系统分别采集每组烟丝中各组分烟丝图像；
C利用图像处理系统分别对每组烟丝中各组分烟丝图像进行预处理，去除每张图像中的干扰和噪声；
D利用图像处理系统分别获取每组烟丝中各组分烟丝图像的各个图像特征，然后根据各个图像特征分别计算特征数据量；
E利用图像分析系统根据每幅图像的各个特征数据量与该图像的各组分比例值，建立图像纹理特征值与不同长度质量百分比的数字模型，计算参数矩阵K和B；
F将待测混合烟丝摊开铺平，利用图像采集系统采集待测混合烟丝图像；
G利用图像处理系统对待测混合烟丝图像进行预处理，去除待测混合烟丝图像中的干扰和噪声；
H利用图像处理系统计算待测混合烟丝图像的各个图像特征，然后根据各个图像特征分别计算相应特征数据量；
I根据步骤H中测得的特征数据量以及步骤E中建立的参数矩阵，计算出待测混合烟丝图像中不同长度烟丝对应比例值。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤C中图像处理系统采用5×5像素的扫描窗口分别对获取的各组分烟丝图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出各个图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若方差Var大于设定阈值TD，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去图像中的干扰和噪声。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤C中图像处理系统将获取的每组烟丝中各组分烟丝图像转换成灰度图，采用直方图均衡化进行图像增强处理，增加灰度值的动态范围；然后将像素点的灰度值除以32取整，将图像的灰度级量化为8级，减少计算量；使用灰度共生矩阵计算各组分烟丝图像的对比度、熵、角二阶矩和相关性四个典型的纹理特征值，求出四个方向矩阵的特征值后，通过计算四个特征值的平均值作为最终特征值；滑动窗口遍历完所有图像像素点后，生成各纹理特征的特征图像，各滑动窗口特征值的和即为该图像该纹理特征的特征数据量。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：使用灰度共生矩阵计算纹理特征值时滑动窗口尺寸选择5×5像素大小，步距选择1个像素，方向选择0°、45°、90°、135°四个方向，求出四个方向矩阵的特征值。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤E中使用熵和角二阶矩进行建模计算，假设特征数据量为Y＝(yENT,yASM)T，三种长度质量百分比为a、b、c，且a+b+c＝100，设比例矩阵为X＝(a,b)T，系数矩阵为
Figure FDA0002598384500000021
平移矩阵为B＝(b1,b2)T，满足Y＝KX+B，由多幅图像对应的特征数据量和比例值，根据最小二乘法，可求得参数矩阵K、B。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤G中图像处理系统采用5×5像素的扫描窗口对获取的待测混合烟丝图像按照自上到下、自左到右的顺序进行扫描，计算出图像中扫描窗口内的图像均值及方差Var，若Var大于设定阈值TD，则对该点采用快速中值滤波方法进行平滑处理，除去图像中的干扰和噪声。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：步骤H中图像处理系统将获取的待测混合烟丝图像转换成灰度图，采用直方图均衡化进行图像增强处理，增加灰度值的动态范围；然后将像素点的灰度值除以32取整，将图像的灰度级量化为8级，减少计算量；使用灰度共生矩阵计算待测混合烟丝图像的对比度、熵、角二阶矩和相关性四个典型的纹理特征值，求出四个方向矩阵的特征值后，通过计算四个特征值的平均值作为最终特征值；滑动窗口遍历完所有图像像素点后，生成各纹理特征的特征图像，各滑动窗口特征值的和即为该图像该纹理特征的特征数据量。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像处理的烟丝结构检测方法，其特征在于：使用灰度共生矩阵计算纹理特征值时滑动窗口尺寸选择5×5像素大小，步距选择1个像素，方向选择0°、45°、90°、135°四个方向，求出四个方向矩阵的特征值。
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Applicant before: LUOYANG ADVANCED MANUFACTURING INDUSTRY RESEARCH AND DEVELOPMENT BASE,TIANJIN RESEARCH INSTITUTE FOR ADVANCED EQUIPMENT,TSINGHUA University

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GR01 Patent grant
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