CN115666281A - 用于辨识吸烟制品的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种对气溶胶产生制品(1)进行认证的方法，该方法包括以下步骤：‑对气溶胶产生制品(1)的至少一个消耗品区段进行成像和处理，‑将当前的数字化图像与在制品(1)的生产期间记录的参考图像进行关联，‑基于关联结果和预定的相互关联准则确定制品(1)是否是正品。本发明还涉及一种气溶胶产生系统，该系统包括气溶胶产生装置(100)，该气溶胶产生装置具有2D和/或3D成像器(110)，该成像器包括用于对所述气溶胶产生制品(1)的单独的基质部分(14’)的随机排列进行成像和分析的图像处理器件和图像关联器件。本发明还涉及一种用于生产气溶胶产生制品(1)的机器(3100)，该机器包括在线成像系统(2100)。

Description

用于辨识吸烟制品的方法和系统
技术领域
本发明涉及烟草领域，更具体地涉及再造烟草和气溶胶产生制品。本发明进一步涉及吸烟装置，特别是涉及一种电加热的电子烟液系统或电加热的气溶胶产生系统。
背景技术
近年来，基于气溶胶产生消耗品制品的电子烟已变得流行。主要有两种类型：液体蒸发器和加热的烟草吸入器装置。加热的烟草吸入器装置被称为“加热不燃烧”系统(HNB)。与电子烟相比，它们提供了更正宗的烟草风味，电子烟通过加热包括气溶胶形成剂、香料并且通常包括尼古丁的液体装料来递送可吸入气溶胶。HNB系统的工作原理是加热包括气溶胶形成物质(比如，甘油和/或丙二醇)的烟草材料，该气溶胶形成物质在加热期间汽化并产生蒸气，该蒸气从烟草材料提取尼古丁和风味成分。烟草物质被加热到200℃与400℃之间，低于常规香烟的正常燃烧温度。吸入器装置典型地是被配置用于接纳杆状消耗品制品的手持式加热器。
气溶胶产生制品(无论是标准香烟、电子烟液还是HNB制品)的非法贸易是个问题，因为假冒制品尤其可能质量低劣，或者在电子烟液或HNB消耗品制品的情况下，可能不适于确定的吸烟系统。为了辨识气溶胶产生消耗品制品是否是正宗制品，可以在制品的外表面上布置含有关于制品的信息的代码或等同标志，以便在使用中或使用之前通过某装置来检测到。这允许检查消耗品制品的正宗性，并且在否定检查的情况下，关掉与之一起使用的加热系统。为了提供对消耗品制品(比如，HNB制品)上的代码的准确认证，识别概率应极高，以使得合适商品将不会被否定。然而，现有标记受到其中可能包含的低密度信息的限制，并且大多数已知标记依赖于经典代码(比如，1维或2维条形码)，这些代码可以在不使用特定光学仪器的情况下例如通过人眼简单看到代码而容易被拷贝。
现有技术中已经提出各种尝试来提供可认证气溶胶产生制品。例如，US20190008206 A1披露了一种吸烟制品，该吸烟制品在吸烟制品的外表面上包括标记，该标记代表一种类型的吸烟制品并且可以呈图案或一/二维条形码的形式。该标记包括不同灰度级，这些灰度级可以通过以具有较小大小的点印刷而产生。这种标记可容易检测和复制，并且可以仅包含小密度信息，或者具备不可接受的大的尺寸。US 20190008206 A1中描述的系统依赖于印刷标记，该印刷标记的光学特性必须与传感器模块使用的LED匹配，比如具有特定的红外吸收带。必须作为附加步骤而将标记印刷在制品上的事实使生产过程变得复杂，并且还存在油墨在恶劣环境中(比如靠近气溶胶产生装置需要的加热器的环境)的稳定性问题。
在US 20160302488 A1中描述了一种吸烟制品，该吸烟制品在吸烟制品的外表面上包括标记。该标记可以呈一维/二维条形码的形式。代码包括可辨识光谱签名但是需要通过喷雾来施加层并且需要光谱仪。另外，由光谱产生的签名取决于浓度，该浓度可以在1ppm与1000ppm之间，该浓度的精度是难以控制的。基于光谱签名的标签剂也与光谱测量以及解释和校准问题相关联，这些问题可能使标签剂不太可靠，并且可能存在涉及这种标签剂稳定性的问题。在制造期间添加喷雾层使过程更为复杂，因为必须以受控的方式处理和施加化学制剂。
在WO 2019129378 A1中针对吸入器描述了一种气溶胶产生消耗品制品，该气溶胶产生消耗品制品包括包含关于消耗品信息的标记。该标记由热敏组合物形成。当在恶劣条件下使用消耗品制品时，这种类型的标记的稳定性是有问题的。而且，标记呈人眼容易看见的简单可读代码的形式，因此该代码可以容易地拷贝并且几乎不能用作防伪标签剂。
因此，需要允许认证气溶胶产生制品(比如，HNB、吸蒸气和吸烟制品)的改进的技术。具体地，基于包括高得多的信息密度的代码的认证将是优选的，以提高认证品质并使得难以伪造制品。此外，需要比现有技术的所有标记简单得多的认证方法，该认证方法不需要添加印刷层或胶粘层，也不需要将比如附加支撑物等元件结合到消耗品制品上。而且，在消耗品制品制造过程期间必须避免使用呈液体或气体形式的化学制剂来制作标记。
发明内容
本发明的发明者已经通过提供一种认证方法找到上文讨论问题的解决方案，该认证方法不需要使用添加或结合到气溶胶产生消耗品产品上或中的标记。所提出的解决方案基于对气溶胶产生制品的消耗品部分的成分的随机排列进行成像和识别，该随机排列允许依赖于气溶胶产生制品固有的且复杂的几何性质，从而允许提供固有的可用参考，通过该参考可以在消耗消耗品时识别该消耗品。这允许提供对气溶胶产生消耗品便宜且极其安全的单独的识别。事实上，气溶胶产生制品的基质的随机排列是难以模仿和复制的，从而形成和指纹检测的情况下一样安全的安全级别。
本发明的第一方面涉及一种对气溶胶产生制品进行认证的方法，该气溶胶产生制品包括由单独的基质部分形成的消耗品基质，这些单独的基质部分以随机布置的方式布置在所述气溶胶产生制品的至少一个消耗品区段中，该方法包括以下步骤：
a)提供包括图像处理器件和图像关联器件的成像器，
b)通过所述成像器对在该气溶胶产生制品的所述至少一个消耗品区段中的消耗品基质进行成像以形成该消耗品区段中的消耗品基质的2D和/或3D图像，
c)通过所述图像处理器件处理所述2D和/或3D图像以形成表示所述消耗品基质的单独的基质部分的随机排列的数字化2D和/或3D图像，所述图像包括在所述消耗品区段处的这些单独的基质部分的随机排列的特征光学信息，
d)通过所述图像关联器件，将所述当前的数字化图像与在该消耗品基质的生产期间记录的所述消耗品区段中的所述消耗品基质的参考图像进行关联，所述参考图像还包括所述消耗品区段处的这些单独的基质部分的随机排列的特征光学信息，
e)基于该先前的关联结果和预定的相互关联准则确定该气溶胶产生制品是否是正品。
本发明的成像和图像处理方法的步骤允许提供简单且十分可靠的方法，该方法可以容易地在气溶胶产生机器和气溶胶产生装置中实施。
在实施例中，成像器设置在认证装置的腔体中，所述腔体由腔体开口和与所述开口相反的腔体端部限定。气溶胶产生制品被引入腔体中，使得所述消耗品区段被定位在所述成像器附近。通过将成像器放置在腔体端部附近，成像器不需要太大的地方。由于可以在该成像器附近设置照亮光源以照亮被引入腔体内的制品的末端，因此成像器可以较小并且不需要大的光学孔径。
在实施例中，该认证装置是气溶胶产生装置，并且该腔体是所述气溶胶产生装置的加热腔体。成像器布置至腔体的端部的事实允许在消耗制品期间避免对成像器造成任何加热损坏。
在实施例中，该气溶胶产生制品具有带有近端和远端的长形形状，所述消耗品区段包括该远端，并且其中，该消耗品基质的2D和/或3D图像是该制品的消耗品区段的所述远端的图像。制品具有提供成像器的简单布置的长形形状，因为这种成像器可以布置在所述腔体端部的附近。
在实施例中，该消耗品区段具有粘合接缝，该粘合接缝在所述远端处呈现接缝端部部分，该方法包括以下进一步步骤：
-检测所述接缝端部部分的角度位置θ，
-使用检测到的所述接缝端部部分的角度位置θ来提供所述消耗品的远端的角度校正图像。
利用接缝或胶粘或粘合端部的角度位置进行成像的优点是由于提供了角度参考，显著提高了识别和关联的速度。这避免了必须依赖于图像处理算法来找到正确的角度对准，而正确的角度对准需要更长的图像处理和关联时间。
在实施例中，所述消耗品基质包括烟草、尤其是切碎的烟草填料和/或再造烟草。特别容易通过本发明的系统和方法检测烟草，因为成分通常是具有亚毫米大小(通常在0.1mm至0.5mm之间)的纤维或切碎的填料部分。本发明的装置和方法还允许检测烟草纤维微米大小的细节，这些烟草纤维可以具有面条状形式或颗粒或随机形状的部分。单独的烟草纤维可以具有微米大小的表面结构，这些表面结构可以在本发明的图像关联方法中被检测和利用。
在实施例中，消耗品基质包括插入件，该方法包括在所述远端处对所述插入件的存在和2D取向进行辨识的步骤。在气溶胶产生烟草内部设置插入件的优点是在消耗品的消耗品部分的末端处设置其端部的特定形状和/或位置。因为出于图像关联过程的目的提供了明确限定的形状和/或角度参考，因此利用接缝或胶粘或粘合端部的成像和角度位置允许显著提高识别和关联的速度。
在实施例中，所述插入件是布置在所述消耗品的所述至少一个层中或布置在其上的传导线。使用传导线允许提供进一步的安全等级，因为传导线的使用使制品的伪造更加复杂。此外，可以将此处所描述的成像关联过程与附加的检测组合，该附加的检测涉及电检测传导线的存在。
在实施例中，所述特征光学信息包括UV和/或可见光和/或红外透射和/或反射特征。在实施例中，所述特征光学信息还可以包括强度和/或光学对比度分布或包括偏振特征。
使用不同的波长和/或偏振取向允许增强如所描述的关联过程的可靠性。制品末端的照亮光束的特定波长和/或偏振状态可以用来提供制品的消耗品部分的特定光学特性。这种光学特性可以是吸收和/或反射特性但是还可以是颜色效果或这些效果的组合。
在实施例中，在至少两个不同的波长带中检测到该参考图像和所述当前数字化图像的所述光学信息。使用至少两个波长允许进一步增加如所描述的关联方法的可靠性。
本发明的第二方面是通过一种气溶胶产生系统实现的，该气溶胶产生系统包括气溶胶产生装置，该气溶胶产生装置包括2D和/或3D成像器和气溶胶产生制品，该气溶胶产生制品包括由单独的基质部分形成的基质，这些单独的基质部分以随机排列的方式布置在所述气溶胶产生制品的至少一个消耗品区段中，所述气溶胶产生制品具有近端和远端。
所述成像器包括图像处理器件和图像关联器件，并且该成像器被配置成：
-通过所述成像器在该消耗品基的所述远端处形成在该消耗品基质中的单独的基质部分的随机排列的2D和/或3D图像；
-对所述2D和/或3D图像进行处理以形成表示所述消耗品基质的单独的基质部分的随机排列的数字化2D和/或3D图像，所述图像包括在所述消耗品区段处的这些单独的基质部分的随机排列的特征光学信息；
--将所述当前的数字化图像与在该消耗品基质的生产期间记录的所述消耗品区段中的所述消耗品基质的参考图像进行关联，所述参考图像还包括在所述消耗品区段处的这些单独的基质部分的随机排列的特征光学信息，
--基于该先前的关联结果和预定的相互关联准则确定该气溶胶产生制品是否是正品。
气溶胶产生系统的成像器允许提供可以在气溶胶产生装置中容易地实施的简单且非常可靠的系统。可以将相似或甚至相同的成像器集成在用于生产、输送和包装消耗品的生产机器内或集成到其上，使得可以容易且快速地将在制造过程期间获取到的图像与在消耗制品时获取到的图像进行关联并且以直接的方式确定制品是否是正品。
在实施例中，所述成像器包括UV和/或可见光和/或红外和/或偏振检测和/或微波和/或电容和/或热检测器件。可以通过光学检测器件但是也可以通过非光学检测器件实现成像，这进一步使检测复制方法更加复杂，使得检测的可靠性得到改善。可以提供至少一个非光学和至少一个光学检测的组合，这进一步显著提高了气溶胶产生消耗品的辨识方法的可靠性。
本发明还涉及一种消耗品包装，该消耗品包装被配置成包括多个如所描述的气溶胶产生制品，该消耗品包装包括用于将所述气溶胶产生制品的远端对齐的透明包装底部层，这些气溶胶产生制品与所述底部层接触，所述透明底部层允许通过成像系统对所述远端进行成像。提供具有至少一个透明底部的包装允许在消耗品制造机器中实施简单的成像系统，因为这种成像系统可以布置在机器中，使得该成像系统面向透明层并且因此面向消耗品的末端。这允许提供可以将单独的制品的单独的识别与包装提供的信息相关联的辨识方法。在变体中，布置至消耗品制造机器的包装单元的成像包装系统可以对单独的制品以及呈现在包装的外部或内部的一部分上的信息进行成像。所述信息可以是可以布置在透明层附近的标记或任何标识或符号。所述包装可以是任何类型的包装并且可以具有任何外部形状。
本发明还涉及一种用于生产气溶胶产生制品的机器，该机器包括引导制成的制品的分配系统和用于包装所述制品的包装单元。该机器包括被配置成实施该方法的至少一个在线成像系统。所述至少一个在线成像系统布置至所述分配系统和/或布置至所述包装单元。
附图说明
图1示出了本发明的气溶胶产生装置的实施例的示意性表示，该气溶胶产生装置包括对消耗品制品末端的图像进行检测和处理的光学系统；
图2a和图2b展示了气溶胶产生制品的典型端面，这些端面呈现了制品的基质的成分的随机排列；
图3示意性地展示了根据本发明的检测和关联图像的方法的实施例；
图4至图10示意性地示出了消耗品纤维排列的随机分布类别的典型类型；
图11至图16示出了气溶胶产生制品的端面的典型的经预处理图像的示意性表示；
图17至图22示了商业化的气溶胶产生产品的端面的样品图像和经处理的样品图像；
图23a示意性地示出了新的具有视觉吸引力的包装，该包装包括透明底部层以使消耗品的端部部分可视化；
图23b示出了相机系统，该相机系统被布置成拍摄图23a的包装的透明底部的至少一部分的图像；
图24示出了依赖于双光谱带检测配置的本发明方法的实施例的框图。
图25和图26展示了用于制造气溶胶产生制品的生产机器的一部分。该机器包括用于输送和包装制品的单元并且包括用于对制品的末端进行成像的至少一个成像器。
具体实施方式
将参考特定实施例并参考附图来描述本发明，但是本发明不限于此。所描述的附图仅是示意性的，而非限制性的。在附图中，出于展示的目的，一些元素的大小可能被夸示并且没有按比例绘制。尺寸和相对尺寸并不对应于对本发明的实践的实际缩减。
将在以下示例中关于基于烟草的消耗品制品来描述本发明，但是本发明的范围不应被解释为限于基于烟草的消耗品制品，而是应涵盖任何气溶胶产生消耗品制品，比如，吸烟制品、加热不燃烧制品、电子烟液烟弹和雾化烟弹，它们包括能够在加热时产生可吸入气溶胶的气溶胶产生基质。本发明的气溶胶产生制品1或制品在本文中也被定义为消耗品。
如本文所使用的，术语“气溶胶产生材料”是指能够在加热时释放可以形成气溶胶的挥发性化合物的材料。从本文描述的气溶胶产生制品的气溶胶产生材料产生的气溶胶可以是可见的或不可见的，并且可以包含蒸气(例如，呈气态的物质微粒，在室温下通常是液体或固体)以及气体和冷凝蒸气的液滴。
术语“包裹物”被广义地定义为保护和容纳气溶胶产生材料的装料并允许处理该材料的任何结构或层。包裹物具有可以与气溶胶产生材料接触的内表面，并且具有背离气溶胶产生材料的外表面。包裹物16可以优选地包括基于纤维素的材料，比如纸，但是也可以由可生物降解的聚合物制成，或者可以由玻璃或陶瓷制成。包裹物16可以是多孔材料，并且可以具有光滑或粗糙的外表面5，并且可以是柔性材料或硬质材料。
所制造的气溶胶产生消耗品制品1可以具有任何规则或不规则形状的截面，并且例如可以具有在与纵向轴线正交的平面中限定的椭圆形或圆形截面。
如本文所使用的，术语“高级图像”或“经处理的图像”是指已经通过简单或复杂的图像处理技术修改了的图像，并且该图像处理技术可以是用于提取或增强或关联2D和/或3D图像的特征的任何已知的图像处理技术。没有限制任何特定的图像处理或关联技术。本发明中的图像处理技术可以是简单的对比度增强技术或比如用于任何高安全性检测系统(例如用于银行业或指纹识别)的非常高级的图像处理方法。如本文所使用的，“模板”是指用于与另一个经处理的图像进行对比或关联的经处理的参考图像或参考帧。
如本文所使用的，术语“成分”是指气溶胶产生物质的具体组成，例如烟草的纤维，但是在基于粉末等消耗品的情况下还可以是颗粒。气溶胶形成基质由单独的基质部分制成并且可以设置在稳定的支撑物中。这种支撑物可以呈粉末、微粒、小条或片材或至少在消耗品的末端呈现随机的2D和/或3D排列(也被定义为随机排列)的任何材料的形式。
如本文所使用的，术语“端部”或“端部部分”是指制品的末端或部分，在该制品的制造过程期间或消耗该制品期间或之前获取该末端或部分的图像。
图1示出了制造的气溶胶产生消耗品制品的示例性实施例。制品1优选地、但是不必沿着虚拟纵向轴线Z(图17至图22)延伸并且具有在制品1的吸嘴侧的第一末端12以及也被定义为端部或端部部分的、与所述第一末端相反的第二末端14。末端14优选地是端部表面或靠近该末端的空间，比如通过由端部成分14’占据的小空间所展示的，如图1中展示的。要通过本发明的成像系统和方法成像的端部部分具有与所述端部14正交地限定的深度，该深度可以小于1mm或可以大于1mm、例如是2mm至3mm。成像系统具有角孔径Ω，该角孔径可以根据要成像的区域来选择。在变体中，孔径可以覆盖整个末端14或仅覆盖末端的一部分。在实施例中，光学系统可以被配置成适配角孔径Ω，可能地提供可变聚焦。消耗品1的端部部分优选地是未封闭的端部，这意味着面向所述端部14的检测系统110可以观察或检测气溶胶物质10。在实施例中，如进一步详细描述的，可以由光学、电、超声波或热检测器件来检测气溶胶物质10的分布。因此，端部不一定必须是开放端部，但是可以是由任何光学透明或不光学透明的层至少部分地封闭的端部，检测装置可以穿过该层检测气溶胶物质(例如基于烟草的气溶胶物质的纤维)的2D和/或3D分布，如图17至图22展示的。消耗品制品1可以具有封闭窗口，该封闭窗口被添加或结合至制品1的包裹物16。在附图中未展示这种变体。
在第一方面，本发明依赖于对气溶胶产生制品1进行认证的方法，所述气溶胶产生制品1包括消耗品基质10，该消耗品基质由以随机排列的方式布置的单独的基质部分形成。
在总体方面，本发明的方法基于在制造过程期间对单独的气溶胶产生制品1进行辨识。辨识通过图像处理和图像识别技术(不必是光学技术)来进行。在制造过程期间，还可以如本文所解释的在将制品1引入包装期间或之后对该制品进行检测。在消耗制品1之前或在制品1的测试过程期间，成像系统110拍摄制品1的端部部分的至少一幅图像，该成像系统优选地布置在气溶胶产生装置100内或与其相关联。将制品的经处理的图像与在制造过程期间获取的制品的端部部分的图像或经处理的图像进行对比。
更精确地，图3中示意性地展示了本发明的方法，并且该方法包括以下步骤：
-提供成像器110，该成像器包括图像处理器件和图像关联器件，
-通过所述成像器110对在气溶胶产生制品1的所述至少一个消耗品区段10’中的消耗品基质进行成像以形成该消耗品区段中的消耗品基质的2D和/或3D图像，
-通过所述图像处理器件对所述2D和/或3D图像进行处理以形成表示所述消耗品基质10的单独的基质部分的随机排列的数字化2D和/或3D图像，所述图像包括所述消耗品区段处的单独的基质部分的随机排列的特征光学信息，
-通过所述图像关联器件，将所述当前的数字化图像与在该消耗品基质的生产期间记录的所述消耗品区段中的所述消耗品基质的参考图像进行关联，所述参考图像还包括所述消耗品区段处的这些单独的基质部分的随机排列的特征光学信息，
-基于先前的关联结果和预定的关联标准确定气溶胶产生制品1是否是正品。
关联步骤典型地包括创建用作参考的模板。该模板可以是简单的模板或是包括参考特征的密集网络的模板。例如，可以将消耗品1的端部14的经处理的图像转换成帧，该帧包括多个直线或曲线14e或区域14a-14d，这些线的数量、厚度和/或取向在关联过程中用作参考。图11和图12中展示了这种参考模板的示例。
本发明的方法还优选地涉及光学、电容、超声波、热图像检测技术或其组合。
在变体中，根据预定的准则，例如当对比步骤得出被判定为不够可靠的准则时，可以至少重复两次图像关联过程。针对每种类型的消耗品建立对比标准，并且该对比标准根据消耗品基质10的成分的统计特性可以是非常不同的。对比标准还可以依赖于机器学习技术。
随机图像传感器110通常与强有力的DSP相关联，该DSP执行图片操作、计数，包括比如寻找和检索等图像操作。
在图像预处理中，优选地执行预操作图像处理步骤以尝试补偿闪光的变化，从而区分通过传感器图像采集过程呈现的不同不规则性。典型的预处理步骤示例是：
-重新采样以确保图像坐标系是正确的；
-降噪以确保传感器噪声不引入错误信息；
-对比度增强以确保可以检测到相关信息(例如在图17至图18中)；
-尺度空间表示以局部合适的尺度增强图像结构。
预处理步骤优选地包括对经预处理的图像进行二值化。在变体中，可以在将样品与生产图像进行关联的过程中对比色调。
预处理步骤优选地还可以包括细化步骤，该细化步骤包括减少线或脊。使用“细化算法”允许在形成二值图像的骨架化版本的同时保留例如基质10的脊结构的连接性。这种骨架图像可以用来提取细节。
要从图像中提取的典型特征是：线、边缘、脊以及局部兴趣点、比如拐角、斑点或点。特征提取技术在2D和3d图像处理领域是众所周知的，因此此处不再进一步描述。此处指以其全文并入本文的公开文献：
-R.Szeliski，Computer vision:Algorithms and Applications[计算机视觉：算法和应用],Springer Verlag,2010,ISBN 978-1848829343；
-J.R.Parker,Algorithms for image processing and Computer Vision[图像处理和计算机视觉算法](第二版),Wiley,2011,ISBN 978-0470643853；
-N.Mark,A.Aguado,Feature Extraction and Image Processing for ComputerVision[计算机视觉的特征提取和图像处理](第四版),Academic Press[学术出版社],2019,ISBN 978-0128149768。
以下是大量可能的特征提取技术中的一个示例：在特征提取步骤中，可以通过对图片中每个边缘像素附近的邻域进行滤波来强调或移除细微的细节。这种特征提取的最普通且优选的技术在于使用交叉数(Cn)。交叉数是图像处理中已知的数字系统，该数字系统将数字与特定特征相关联。例如，可以将脊的结束归为Cn＝1、将正常的脊归为Cn＝2、将脊的分叉归为Cn＝3。
预处理和特征提取之后，必须在处理中的某一点做出决定，确定哪些图像点或图像区域需要进一步的处理。这种决定是基于制品1的基质成分14’的典型的统计分布的众所周知的特性而做出的。
在生成模板之后，必须将在生产过程期间获取到的图像(被定义为参考图像或生产图像)的特征与在消耗消耗品1之前或期间获取到样品图像进行匹配。可以通过对比形状、深度、区域或强度效果来执行匹配。匹配通常基于对以下项中至少一项进行关联：细节、线或脊或黑白区域、3D特征(例如像素深度)、分叉数量或其组合。2D和3D图像的匹配是众所周知的技术，因此此处不再进一步详细描述。
在变体中，可以通过仅对比平均颜色或仅对比平均强度来执行图像的匹配。例如，在某些随机分布中，包裹物16附近的纤维密度可以大于中心部分的纤维密度。图像处理方法可以将这种信息转化为例如如图14中展示的具有不同对比度、颜色或强度的两个带，该经转化的图像于是用作用于关联测试步骤的简单模板。
现在简要地讨论本发明的可能的检测技术与成像技术之间的主要总体差异。
光学技术基于使用光源和检测器来提供消耗品1的端部14的高级图像。图像可以是2D和/或3D图像。所使用的相机110的类型是特定种类的计算机化的相机，该相机包括成像光学器件112(比如透镜或物镜、或曲面反射镜)以及连接至成像处理器件的成像检测器，该成像处理器件的一部分可以集成在成像检测器内。
光源可以是CW或脉冲LED或半导体激光或UV或红外光源。通过提供光源，可以将光提供到消耗品1的端部部分，通过使用光学波导所发射的光束传输到所述端部部分。本文的附图中未示出此类变体。应理解的是，成像光学器件112可以包括透镜、反射镜、棱镜或被配置成将光传输到消耗品1的端部和/或从消耗品的端部传输光的任何光学部件。
在光学实施例中，光从气溶胶产生物质端部的至少一部分反射。通过入射照亮光束与气溶胶产生物质的成分10(比如烟草纤维)的边缘、谷和表面形状的相互作用来提供反射光和/或漫射光。所述成分10还可以呈粉末的形式或者是具有其组成的随机分布的任何物质。应理解的是，根据所使用的波长和消耗品1的基质10的特定特性，该入射光可以穿透基质10一定的深度。在变体中，消耗品1可以通过过滤器和/或窗口与成像系统110分开。如在图1中通过粗线示意性地展示的，这种可能的但是非必要的光学分离元件可以被布置成使得该光学分离元件形成窗口，在消耗消耗品1之前将该消耗品推靠该窗口。
可以采用基于电容耦合的电容检测方法，该电容检测方法可以测量并且识别至少导电的、或具有电介性的任何物质。
也可以使用超声波成像技术，因为超声波成像技术通过以特定的频率发送声波并且调谐该频率以反射声波，从而允许识别气溶胶产生物质的成分。
也可以采用热成像，热成像与光学技术类似，区别在于热成像检测热效应。可以使用气溶胶产生装置中的加热器来产生热源以提供红外图像。
此处通常应理解的是，可以使用任何图像处理技术、例如快速傅立叶变换技术。用于检测图像中的特性特征的图像处理技术在过去(主要在高级摄像领域)已经得到了广泛的发展，因此此处不再进一步描述。
下文推荐了一些典型的非排他的特征提取技术。
气溶胶产生物质的成分通常为毫米或亚毫米或微米大小的元素。气溶胶产生制品1的基质10的成分14’的随机分布可以粗略地分类为一些典型的类别，这些类别主要基于暗的脊和/或区域的边缘以及明的线和/或区域的谷的形状和分布：
-弧型分布(图4)、即呈弧的形式的分布；
-帐弓分布(图5)、即具有位于弧中的峰的分布；
-环或双环分布(图6和图8)、即包括环或部分环的分布；
-囊形环分布(图9)、即具有中心区域或形状的环分布；
-涡旋分布(图7)：即呈现围绕中心排列的角形状的分布；
-或上述分布的组合或混沌分布(图10)。
典型的特征提取技术如下，但不限于此：细节提取、脊和谷检测、取向提取。下文简要描述这些技术。
细节提取：此技术依赖于特定的图像提取策略并且基于小的分布特征的检测。此类技术可能需要图像系统，该图像系统可以检测通常在10μm与100μm之间的微米大小的结构。细节可以是例如烟草纤维的边缘或脊的末端、或者小点或表面细节。例如，可以检测脊弯曲、或宽度以及边缘断裂和边缘分叉。因为这些特征可能包含假的细节，所以可以在所述预处理步骤期间将这些特征从图像移除。用于检测细节的技术用于不同的图像识别领域、主要用于安防领域和机器人成像，在例如以下以其全文并入本文的公开文献中描述了这些技术：
B.Nagpal等人,Analysis of fingerprint recognition methods in biometricsecurity system[生物安全系统中的指纹识别方法分析],IJEAT[国际工程与高级技术杂志],ISSN 2249-8959,第I卷；第1期,2015年10月,第83-86页。
在变体中，可以使用简单的对比度增强技术以移除灰色区域并且提供如图18、图20、图22中展示的对比非常明显的黑白图像，这些图是对图17、图19、图21的图像进行对比度增强后的图片。
边缘检测：在气溶胶产生物质元素的分布中的边缘的主要性质是体现在边缘上的暗级(dark level)提供了随机分布的简单且非常可靠的第一信息并且可以照此使用、即没有进一步图像处理的复杂性。
取向检测：可以检测特征的相对取向。例如，检测相对于具有特定形状的环的边缘或点。
在实施例中，将成像器110设置在认证装置100的腔体200中。该腔体200由腔体开口202和与所述开口202相反的腔体端部204限定。气溶胶产生制品1被引入腔体200中，使得所述消耗品区段被定位在所述成像器110附近。
在实施例中，认证装置是气溶胶产生装置100，并且腔体200是所述气溶胶产生装置100的加热腔体。
在实施例中，气溶胶产生制品1具有带有近端12和远端14的长形形状，所述消耗品区段10’包括远端14，并且其中，消耗品基质的2D和/或3D图像是制品的消耗品区段的所述远端14的图像。应理解的是，成像系统的聚焦平面可以与远端14重合但是例如取决于所使用的波长还可以位于远端附近。在实施例中，例如通过使用两种不同的波长，成像系统可以提供气溶胶产生制品1和所述远端14附近的至少两个不同截面的2个2D或3D图像。
在实施例中，消耗品区段10’具有至少一个粘合接缝，该至少一个粘合接缝在所述远端14呈现接缝端部部分，并且方法包括以下进一步步骤：
-在的X-Y平面中检测所述接缝端部部分的角度位置θ，
-使用检测到的所述接缝端部部分的角度位置θ来提供所述消耗品制品1的远端14的角度校正图像。
在实施例中，所述消耗品基质10包括烟草、尤其是切碎的烟草填料和/或再造烟草。
在实施例中，消耗品基质10包括插入件I(图13)，并且该方法包括对所述远端14处的所述插入件I(图13)的存在和2D(X-Y)取向进行辨识的步骤。
在实施例中，所述插入件I是布置在所述消耗品1的所述至少一个层中或布置在其上的传导线。
在实施例中，所述特征光学信息包括UV和/或可见光和/或红外透射和/或反射特征。
在实施例中，所述特征光学信息包括强度分布。
在实施例中，所述特征光学信息包括偏振特征。
在实施例中，在至少两个不同的波长带中检测参考图像的所述光学信息和样品的数字化图像的所述光学信息。
图24展示了在双波长带检测系统和方法的情况下可能的图像处理和关联步骤的框图。通过使用不同的波长，可以显著地改善关联检测。在变体中，光学成像技术可以与对消耗品1的端部部分的进行成像或检测的其他技术组合。
在实施例中，图像处理成像器110可以包括可以校正消耗品1的变形的处理算法。如图17、图19和图21中的典型的示例所展示的，可以看出，至少在烟草基质的情况下，纤维14’的统计排列保持相同。事实上，图19展示了通过施加侧向力F而变形了的图17的样品。通过施加与所述变形力正交的另一个力，样品1回到其初始的形式，如图21中所展示的。由于纤维14’具有柔性，由此这些纤维的统计排列保持基本上相同。这还意味着，通过使用图像处理技术，可以通过使用算法来校正变形样品的形状(图19)以提供与未变形的样品等同的重构图像。
另外，图像处理技术允许校正消耗品的角度取向。取决于所需的关联概率以及关联测试的速度，成像器110可以提供10个、100个、1000个或10000个角度关联测试，这允许提供不需要装置100中的消耗品1的任何角度取向的系统。为了显著地提高关联过程的速度，可以使用角度参考、比如接缝的边界或消耗品内的插入件的取向。作为示例，图13中展示了T形的插入件。
在有利的实施例中，所描述的获取图像、处理图像和实现参考模板的步骤可以在在线处理消耗品1期间执行、或者在如图25和图26中进一步描述和展示的包装过程期间由包装成像系统执行。
本发明的第二方面提供一种气溶胶产生系统，该气溶胶产生系统包括气溶胶产生装置100和气溶胶产生制品1，该气溶胶产生装置包括2D和/或3D成像器110，该气溶胶产生制品包括具有近端12和远端14的消耗品1。
成像器110包括用于对所述消耗品1的远端14进行成像和分析的图像处理器件和图像关联器件。消耗品基质10的成分14’具有随机排列，使得在照亮所述远端14时，所述随机排列是通过所述成像器110可读的。
在实施例中，所述成像器110包括UV和/或可见光和/或红外和/或偏振检测器件。
在实施例中，成像器110是电容或超声波或热成像器。在变体中，成像器110可以被配置成执行所述检测技术中的至少两个检测技术。
在实施例中，所述成像器110是多光谱带光学成像器。在变体中，成像器110可以包括可变焦系统，从而允许获取所述远端14附近的不同平面处的图像。
此处通常应理解的是，检测方法和检测系统可以被配置成检测人眼根本看不到的特征。还应理解的是，可以将多种颗粒或物质结合到气溶胶产生物质内以便使辨识过程更加可靠。例如，可以将光漫射颗粒结合到气溶胶产生物质10的至少一部分内。这种添加的颗粒或物质不一定必须均匀地分布在消耗品1内并且可以集中在消耗品1的远端14。
本发明的另一个方面涉及一种新包装1000，该新包装不仅具有有趣且吸引人的设计方面，同时还允许检测气溶胶产生制品(1)的消耗品部分的单独的基质部分14’的随机排列。
在图23a中示意性地展示的用于包装消耗品1的包装1000，该包装包括用于将气溶胶产生制品1的远端14对齐的至少一个透明包装底部层1400。优选地，制品1放置成与所述底部层1400接触。如图23b所展示的，透明底部层1400允许通过成像系统2000对所述远端1中的至少一个远端进行成像。
包装1000典型地包括用于打开包装1000并且引入制品1的两个部分1002、1004。可以设想到透明底部层1400的不同变体。底部层1400可以是折叠层1200的一部分，该折叠层可以折叠到包装的内部或外部。
包装1000对于追踪制品1的来源可以尤其有用。事实上，可以在制品1的生产过程期间对这些制品进行辨识，但是可以也在封闭包装之前或之后对其进行辨识。如图23b中的执行示例中展示的成像系统2000可以将制品的所有端部14成像在单幅图像中。在变体中，相机可以同时对不同包装(例如5个包装1000)的不同底部层成像以提高检测和辨识的速度。成像系统2000可以被配置成还提供制品的远端14中的每个远端放大图像。
本发明还涉及一种产生气溶胶产生制品1的生产机器3100。这种生产机器3100典型地包括分配系统3000，该分配系统包括将制成的制品1朝向端部3002引导的多个通道(A-E)，该端部被定义为出口侧，该端部面向包装单元3020，该包装单元典型地是横向移动系统，在图25中通过符号V来展示移动。本发明还涉及此类机器，这些机器此外还包括用于对制品1的末端14进行成像和识别的至少一个在线成像系统2100。更精确地，这种成像系统2100被配置成获取2D和/或3D图像，以形成如本文所描述的表示所述消耗品基质10的单独的基质部分的随机排列的数字化2D和/或3D图像。如本文所描述的，在气溶胶产生制品使用中，将气溶胶产生制品1的远端的数字化图像与在气溶胶产生制品生产期间由生产机器3100记录的所述消耗品区段中所述消耗品基质10的参考图像进行对比。在实施例中，每个通道(A-E)可以与在线成像系统2100相关联。在变体中，成像系统2100可以被配置成同时和/或在单帧中获取位于所述出口侧3002处的所有末端14的图像。
本发明还涉及用于生产气溶胶产生制品1的机器3100的实施例，该机器包括布置在包装单元3020高度处的包装成像系统2000，如图25和图26中展示的。未在附图中详细展示制品1从通道A-E到包装1000的流动FL和引入。包装成像系统2000还布置用于检测2D和/或3D图像以形成如本文所描述的表示所述消耗品基质10的单独的基质部分的随机排列的数字化2D和/或3D图像。
在实施例中，所述在线成像系统2100和/或所述包装成像系统2000可以被配置成对制品1的多于一个末端14进行成像。在变体中，包装成像系统2000可以被配置成获取制品1的完整的一组末端14的图像，如图26中展示的。优选地，由所述包装机器3100获取到的末端14的图像是在完成制品的包装之前获取的，如图26的实施例中展示的。在变体中，成品包装可以具有透明底部(图23a)，并且如图23b中展示的，所述图像可以透过所述透明底部获取到。
在变体中，布置到消耗品制造机器的包装单元的成像包装系统可以被配置成对单独的制品以及呈现在包装的外部或内部的一部分上的信息进行成像。所述信息可以是可以布置在透明层附近的标记或任何标识或符号。所述包装可以是任何类型的包装并且可以具有任何外部形状或可以由任何材料制成。
应理解的是，可以根据所述生产机器3000的不同配置来布置不同数量和/或类型的成像系统2000、2100。例如，所述成像系统2000、2100的至少一部分可以集成在所述通道A-E中和/或集成到所述包装单元3020上。

Claims (15)

1.一种对气溶胶产生制品(1)进行认证的方法，所述气溶胶产生制品(1)包括消耗品基质(10)，该消耗品基质由单独的基质部分(14’)形成，这些单独的基质部分以随机排列的方式布置在所述气溶胶产生制品(1)的至少一个消耗品区段中，
其中，该方法包括以下步骤：
-提供包括图像处理器件和图像关联器件的成像器(110)，
-通过所述成像器(110)对在该气溶胶产生制品的所述至少一个消耗品区段(10’)中的消耗品基质(10)进行成像以形成该消耗品区段中的消耗品基质的2D和/或3D图像，
-通过所述图像处理器件处理所述2D和/或3D图像以形成表示所述消耗品基质(10)的单独的基质部分的随机排列的数字化2D和/或3D图像，所述图像包括在所述消耗品区段(10’)处的这些单独的基质部分的随机排列的特征光学信息，
-通过所述图像关联器件，将所述当前的数字化图像与在该消耗品基质(10)的生产期间记录的所述消耗品区段(10’)中的所述消耗品基质的参考图像进行关联，所述参考图像还包括所述消耗品区段(10’)处的这些单独的基质部分的随机排列的特征光学信息，
-基于先前的关联结果和预定的关联准则确定该气溶胶产生制品(1)是否是正品。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，该成像器(110)设置在认证装置(100)的腔体(200)中，所述腔体(200)由腔体开口(202)和与所述开口(202)相反的腔体端部(204)限定，并且其中，该气溶胶产生制品(1)被引入该腔体中，使得所述消耗品区段(10’)被定位在所述成像器(110)附近。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，该认证装置是气溶胶产生装置，并且该腔体(200)是所述气溶胶产生装置(100)的加热腔体。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，该气溶胶产生制品(1)具有带有近端(12)和远端(14)的长形形状，所述消耗品区段(10’)包括该远端，并且其中，该消耗品基质(10)的2D和/或3D图像是该制品(1)的消耗品区段的所述远端(14)的图像。
5.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，该气溶胶产生制品(1)的消耗品区段具有粘合接缝，该粘合接缝在所述远端(14)处呈现接缝端部部分，该方法包括以下进一步步骤：
-检测所述接缝端部部分的角度位置(θ)，
-使用所检测到的所述接缝端部部分的角度位置(θ)来提供所述气溶胶产生制品(1)的远端(14)的角度校正图像。
6.根据任一前述权利要求所述的方法，其中，所述消耗品基质(10)包括烟草、尤其是切碎的烟草填料和/或再造烟草。
7.根据权利要求6所述的对该气溶胶产生制品(1)进行辨识的方法，其中，消耗品基质(10)包括插入件(I)，该方法包括在所述远端(14)处对所述插入件(I)的存在和2D(X-Y)取向进行辨识的步骤。
8.根据权利要求7所述的对该气溶胶产生制品(1)进行辨识的方法，其中，所述插入件(15)是布置在所述气溶胶产生制品(1)的至少一个层中或布置在其上的传导线。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述特征光学信息包括UV和/或可见光和/或红外透射和/或反射特征。
10.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述特征光学信息包括强度和/或光学对比度和/或偏振分布。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的对该消耗品进行辨识的方法，其中，在至少两个不同的波长带中检测该参考图像的所述光学信息和所述当前数字化图像的所述光学信息。
12.一种气溶胶产生系统，该气溶胶产生系统包括气溶胶产生装置(100)，该气溶胶产生装置包括2D和/或3D成像器(110)和气溶胶产生制品(1)，该气溶胶产生制品包括由单独的基质部分(14’)形成的基质(10)，这些单独的基质部分以随机排列的方式布置在所述气溶胶产生制品(1)的至少一个消耗品区段中，所述气溶胶产生制品(1)具有近端(12)和远端(14)，
其中，
所述成像器(110)包括图像处理器件和图像关联器件，并且该成像器被配置成：
-通过所述成像器(110)在该消耗品基质(10)的所述远端(14)处形成在该消耗品基质中的单独的基质部分(14’)的随机排列的2D和/或3D图像，
-对所述2D和/或3D图像进行处理以形成表示所述消耗品基质(10)的单独的基质部分(14’)的随机排列的数字化2D和/或3D图像，所述图像包括在所述消耗品区段(10’)处的这些单独的基质部分(14’)的随机排列的特征光学信息，
--将所述当前的数字化图像与在该消耗品基质(10)的生产期间记录的所述消耗品区段(10’)中的所述消耗品基质的参考图像进行关联，所述参考图像还包括在所述消耗品区段(10’)处的这些单独的基质部分(14’)的随机排列的特征光学信息，
--基于该先前的关联结果和预定的相互关联准则确定该气溶胶产生制品(1)是否是正品。
13.根据权利要求12所述的气溶胶产生系统，其中，所述成像器(110)包括UV和/或可见光和/或红外和/或偏振检测和/或微波和/或电容和/或热检测器件。
14.一种消耗品包装(1000)，该消耗品包装被配置成包括多个根据权利要求12或13所述的气溶胶产生制品(1)，该消耗品包装包括透明包装底部层(1400)，该透明包装底部层用于将所述气溶胶产生制品(1)的远端(14)对齐，这些气溶胶产生制品与所述底部层(1400)接触，所述透明底部层(1400)允许通过成像系统(2000)对所述远端(14)进行成像。
15.一种用于生产气溶胶产生制品(1)的机器(3100)，该机器包括引导制成的制品(1)的分配系统(3000)和用于包装所述制品(1)的包装单元(3020)，该机器(3100)包括至少一个在线成像系统(2100)，该至少一个在线成像系统被配置用于实施权利要求1至11中任一项所述的方法，所述至少一个在线成像系统(2100)布置至所述分配系统(3000)和/或所述包装单元(3020)。
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