CN116735408A - 一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置，其包括喂料仓、高速皮带、X射线源、X射线探测器、线阵相机、条形光源、白色背景板、收集盒、工控机，其特征在于：高速皮带左端上方设置有喂料仓，高速皮带中部上方设置有X射线源，高速皮带中间腔位置设置有X射线探测器，高速皮带出料端上方设置有线阵相机及两条条形光源，线阵相机正下端设置有白色背景板，收集盒设置于高速皮带出料端下方，其中X射线探测器、线阵相机通过信号线与工控机相连接。本发明测定装置结构简单，操作简便，方法准确可靠，能够快速、便捷、准确对梗签剔除物中的含丝量进行检测。

Description

一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置及方法

技术领域

本发明涉及烟草加工工艺的过程检测，更具体是卷烟加工工艺的过程检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置及方法。

背景技术

在卷烟加工过程中，由于其制叶丝和制梗丝工序中加工工艺因素的影响，以及烟叶来料叶中含梗导致切叶丝后不可避免产生梗签，尽管在掺配混丝前有风选装置，但无法彻底清除梗签。为此烟丝在进行卷制之前，需要再利用卷烟机的梗签风选装置进一步剔除烟丝中的梗签物，以提高卷烟的物理及感官质量。

在卷烟生产过程中，通常通过调整卷烟机吸丝成型系统梗箱孔板的透气量等措施控制梗签物的剔除量。如果剔除梗签物中的含丝量过低，会导致烟支含梗签率增加，导致卷烟纸刺破影响卷烟产品卷烟质量；剔除梗签物中含丝量过高，会降低烟丝的有效利用率，增加烟丝的消耗。目前对梗签物中含丝量的测定，大多是通过人工挑选或者目测的方式来大致确定剔除梗签物含丝量的多少，这种方法受主观因素影响非常大，不易为其选择确定适宜的梗签剔除率，来获得烟丝消耗和产品质量的平衡点。

虽然机器视觉技术在卷烟加工工艺中已经被应用于多种参数/特征的检测，但对于梗签剔除物中含丝量测定没有很好的解决方案，也没有较好的参考案例。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置及方法，本发明测定装置结构简单，操作简便，方法准确可靠，能够快速、便捷、准确对梗签剔除物中的含丝量进行检测，从而能够降低劳动强度、提升产品质量、降低烟丝消耗。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置，其包括喂料仓(1)、高速皮带(2)、X射线源(3)、X射线探测器(4)、线阵相机(5)、条形光源(6)、白色背景板(7)、收集盒(8)、工控机(9)，其特征在于：高速皮带左端上方设置有喂料仓，高速皮带中部上方设置有X射线源，高速皮带中间腔位置设置有X射线探测器，高速皮带出料端上方设置有线阵相机及两条条形光源，线阵相机正下端设置有白色背景板，收集盒设置于高速皮带出料端下方，其中X射线探测器、线阵相机通过信号线与工控机相连接。

进一步地，所述喂料仓具有定量喂料功能，可以调控物料落入高速皮带的下料量，高速皮带速度在5.5m/s以上，能够对喂料仓落下的物料单层化，高速皮带由变频电机驱动，物料输送速度可调节。

进一步地，所述X射线源为点光源，辐射能量和辐射时间可调，X射线探测器位于高速皮带下方，接收到X射线透射物质后的能量后经信号线传送到工控机。

进一步地，所述线阵相机位于高速皮带出料端切面正上方，两条平行条形光源位于面阵相机下方两侧，并垂直于高速皮带的输送方向，条形光源的安装角度可调、安装高度可调；白色背景板位于线阵相机正下方，面阵相机将烟丝成像后将数据通过网线传送到工控机。

一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置的测定方法，其包括以下步骤：

步骤S1：标样制作：随机选择梗签剔除物中挑选纯梗签和纯烟丝，称重，质量分别为m_梗签和m_丝；

步骤S2：标样图像特征提取与判别：将步骤S1的标准样均匀混合后，通过喂料机进入传输高速皮带，经过X射线测量区域后，提取出梗签图像并对其进行分割；在传输高速皮带抛物端，经过线阵相机测量区域后，利用图像分割方法提取烟丝图像；采集得到的图像通过信号线传输到工控机中，并提取出梗签图像中烟梗的面积S_梗签和烟丝图像中烟丝的面积S_丝；

步骤S3：质量拟合模型建立：根据梗签的质量和梗签面积所对应的关系，拟合得到相关的线性方程m_梗签＝K_梗签S_梗签+C_梗签；同理，拟合得到烟丝的质量与烟丝面积所对应的线性方程m_丝＝K_丝S_丝+C_丝；

步骤S4：质量拟合计算：取待测样本放置测定装置中进行过料测试，通过X射线和线阵相机后，利用图像处理的方法，对待测样进行识别梗签和烟丝，并计算其所对应的面积，分别为S_梗签测和S_丝测，则待测样中梗签的质量为m_梗签测＝K_梗签S_梗签测+C_梗签，烟丝的质量为m_丝测＝K_丝S_丝测+C_丝；

步骤S5：梗签含丝量的计算：根据步骤S4拟合计算得到的梗签质量和烟丝质量，则在测试样本中梗签含丝率为Rio＝m_丝测/(m_丝测+m_梗签测)。

进一步地，其中，步骤S2中：

步骤S21：图像的采集：通过梗签剔除物中含丝量的测定装置对图像进行采集，分别从X射线探测器采集得到烟梗图像和从工业线阵相机采集得到的烟丝图像通过信号线传输到计算机中，并将所采集得到的图像保存到计算机中；

步骤S22：图像预处理：利用图像处理的方法，对所采集得到图像进行去噪、锐化、分割；其中由于梗签图像和烟丝图像的背景比较单一，所以对其方法采用阈值分割，根据各个牌号梗签、烟丝的图像的灰度值，选择相应的阈值；

步骤S23：图像特征提取：预处理后的图像利用目标图像的形状特征，根据形状特征信息，对梗签、烟丝图像进行识别，并剔除非梗签和烟丝图像，得到纯梗签图像和烟丝图像后，对图像二值化，利用图像处理方法，提取梗签图像和烟丝图像的面积。

本发明的一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置及方法，与现有的背景技术相比，具有如下优点：

(1)本发明的基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置结构简单，测定装置的各个部件为常规部件，安装、操作简易便捷。

(2)测定方法稳定可靠，可以准确对梗签和烟丝进行识别判断，并且根据拟合计算公式，可以对质量进行拟合；本发明测定方法能够快速、准确、有效对梗签剔除物中的烟丝含量进行测量，测定结果误差很小。

附图说明

图1为本发明基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置结构示意图；

图2为本发明梗签剔除物梗签质量的拟合流程示意图；

图3为本发明梗签剔除物烟丝质量的拟合流程示意图；

图4为本发明采集得到的图像；(a)梗签图像；(b)烟丝图像；

图5为本发明预处理后的图像；(a)梗签预处理后图像；(b)烟丝预处理后图像；

图6为本发明梗签质量与面积建模的拟合曲线图；

图7为本发明烟丝质量与面积建模的拟合曲线图。

图中：喂料仓1、高速皮带2、X射线源3、X射线探测器4、线阵相机5、条形光源6、白色背景板7、收集盒8、工控机9。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1-3所示，一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置，其包括喂料仓1、高速皮带2、X射线源3、X射线探测器4、线阵相机5、条形光源6、白色背景板7、收集盒8、工控机9，其特征在于：高速皮带2左端上方设置有喂料仓1，高速皮带2中部上方设置有X射线源3，高速皮带2中间腔位置设置有X射线探测器4，高速皮带2出料端上方设置有线阵相机5及两条条形光源6，线阵相机5正下端设置有白色背景板7，收集盒8设置于高速皮带2出料端下方，其中X射线探测器4、线阵相机5通过信号线与工控机9相连接。

喂料仓1具有定量喂料功能，可以调控物料落入高速皮带2的下料量，高速皮带2速度在5.5m/s以上，能够对喂料仓1落下的物料单层化，高速皮带2由变频电机驱动，物料输送速度可调节。

X射线源3为点光源，辐射能量和辐射时间可调，X射线探测器4位于高速皮带2下方，接收到X射线透射物质后的能量后经信号线/网线传送到工控机9。

线阵相机5位于高速皮带2出料端切面正上方，两条平行条形光源6位于面阵相机5下方两侧，并垂直于高速皮带2的输送/运动方向，条形光源6的安装角度可调、安装高度可调；白色背景板7位于线阵相机5正下方，面阵相机5将烟丝成像后将数据通过信号线/网线传送到工控机9。

一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置的测定方法，其包括以下步骤：

步骤S1：标样制作：随机选择梗签剔除物中挑选纯梗签和纯烟丝，称重，质量分别为m_梗签和m_丝；

步骤S2：标样图像特征提取与判别：将步骤S1的标准样均匀混合后，通过喂料机进入传输高速皮带，经过X射线测量区域后，提取出梗签图像并对其进行分割；在传输高速皮带抛物端，经过线阵相机测量区域后，利用图像分割方法提取烟丝图像；采集得到的图像通过信号线传输到工控机/工业计算机中，并提取出梗签图像中烟梗的面积S_梗签和烟丝图像中烟丝的面积S_丝；

步骤S3：质量拟合模型建立(图像特征与质量模型的建立)：根据梗签的质量和梗签面积所对应的关系，拟合得到相关的线性方程m_梗签＝K_梗签S_梗签+C_梗签；同理，拟合得到烟丝的质量与烟丝面积所对应的线性方程m_丝＝K_丝S_丝+C_丝；

步骤S4：质量拟合计算：取待测样本(实测样本)放置测定装置中进行过料测试，通过X射线和线阵相机后，利用图像处理的方法，对待测样进行识别梗签和烟丝，并计算其所对应的面积，分别为S_梗签测和S_丝测，则待测样中梗签的质量为m_梗签测＝K_梗签S_梗签测+C_梗签，烟丝的质量为m_丝测＝K_丝S_丝测+C_丝；

步骤S5：梗签含丝量的计算：根据步骤S4拟合计算得到的梗签质量和烟丝质量，则在测试样本中梗签含丝率为Rio＝m_丝测/(m_丝测+m_梗签测)。

其中，步骤S2中：

步骤S21：图像的采集：通过梗签剔除物中含丝量的测定装置对图像进行采集，分别从X射线探测器采集得到烟梗图像和从工业线阵相机采集得到的烟丝图像通过信号线传输到计算机中，并将所采集得到的图像保存到计算机中；

步骤S22：图像预处理：利用图像处理的方法，对所采集得到图像进行去噪、锐化、分割等；其中由于梗签图像和烟丝图像的背景比较单一，所以对其方法采用阈值分割，根据各个牌号梗签、烟丝的图像的灰度值，选择相应的阈值；

步骤S23：图像特征提取：预处理后的图像利用目标图像的形状特征，根据形状特征等信息，对梗签、烟丝图像进行识别，并剔除非梗签和烟丝图像，得到纯梗签图像和烟丝图像后，对图像二值化，利用图像处理方法，提取梗签图像和烟丝图像的面积。

本发明的基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定方法，包括梗签和烟丝图像的识别，图像的识别主要包括图像的分割、图像特征的提取、目标类别的判定；目标图像的分割，由于X射线成像的是灰度图像，对于这种图像的分割，选用并不限于使用阈值分割方法；对于颜色图像的分割，由于工业线阵相机在抛物端成像并有背景白板，而为了更好保留烟丝的信息，使用并不限于使用特征空间聚类分割方法。对于梗签的判断，根据梗签和烟丝的原子结构相差的特性，调整X射线的辐射能量，使得X射线经过烟丝后能量降低更少，在图像中无法体现烟丝，而梗签吸收部分X射线能量较多，在图像上呈现深色，并通过梗签的形状特征，识别并判断梗签；而对于烟丝的判断，由于烟丝相对于梗签，烟丝颜色更浅，并且在形状上烟丝呈丝状，使用并不限于使用深度学习方法对烟丝识别并判断。

基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定方法，包括梗签和烟丝的图像特征与烟梗质量的数学模型关系。A.取样：随机取若干组一定质量的纯梗签和纯烟丝，各组之间的梗签和烟丝的质量有一定梯度；B.过料：将测试标准样放入测定装置过料测试，并提取图像的特征，根据上述的测定方法，分别得到梗签和烟丝的图像的面积特征信息；C.数学模型建立：根据梗签的质量和梗签面积所对应的关系，拟合得到相关的线性方程m_梗签＝K_梗签S_梗签+C_梗签。同理，拟合得到烟丝的质量与烟丝面积所对应的线性方程m_丝＝K_丝S_丝+C_丝；D.梗签和烟丝的图像特征与烟梗质量拟合计算：将待测样放入测定装置进行过料检测，计算其所对应的面积，分别为S_梗签测和S_丝测，则待测样中梗签的质量为m_梗签测＝K_梗签S_梗签测+C_梗签，烟丝的质量为m_丝测＝K_丝S_丝测+C_丝；E.梗签含丝量计算：在测试样本中梗签含丝率为Rio＝m_丝测/(m_丝测+m_梗签测)。

表1：梗签重复性试验

表2：烟丝重复性试验

表3：梗签和烟丝的质量拟合计算结果

本发明的一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置及方法，与现有的背景技术相比，具有如下优点：

(1)本发明的基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置结构简单，测定装置的各个部件为常规部件，安装、操作简易便捷。

(2)测定方法稳定可靠，可以准确对梗签和烟丝进行识别判断，并且根据拟合计算公式，可以对质量进行拟合；本发明测定方法能够快速、准确、有效对梗签剔除物中的烟丝含量进行测量，测定结果误差很小。

上述实施方式是对本发明的说明，不是对本发明的限定，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的保护范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置，其包括喂料仓(1)、高速皮带(2)、X射线源(3)、X射线探测器(4)、线阵相机(5)、条形光源(6)、白色背景板(7)、收集盒(8)、工控机(9)，其特征在于：高速皮带左端上方设置有喂料仓，高速皮带中部上方设置有X射线源，高速皮带中间腔位置设置有X射线探测器，高速皮带出料端上方设置有线阵相机及两条条形光源，线阵相机正下端设置有白色背景板，收集盒设置于高速皮带出料端下方，其中X射线探测器、线阵相机通过信号线与工控机相连接。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置，其特征在于，所述喂料仓具有定量喂料功能，可以调控物料落入高速皮带的下料量，高速皮带速度在5.5m/s以上，能够对喂料仓落下的物料单层化，高速皮带由变频电机驱动，物料输送速度可调节。

3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置，其特征在于，所述X射线源为点光源，辐射能量和辐射时间可调，X射线探测器位于高速皮带下方，接收到X射线透射物质后的能量后经信号线传送到工控机。

4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置，其特征在于，所述线阵相机位于高速皮带出料端切面正上方，两条平行条形光源位于面阵相机下方两侧，并垂直于高速皮带的输送方向，条形光源的安装角度可调、安装高度可调；白色背景板位于线阵相机正下方，面阵相机将烟丝成像后将数据通过网线传送到工控机。

5.一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置的测定方法，其包括如权利要求4所述的一种基于机器视觉的梗签剔除物中含丝量测定装置，其包括以下步骤：

步骤S1：标样制作：随机选择梗签剔除物中挑选纯梗签和纯烟丝，称重，质量分别为m_梗签和m_丝；

步骤S2：标样图像特征提取与判别：将步骤S1的标准样均匀混合后，通过喂料机进入传输高速皮带，经过X射线测量区域后，提取出梗签图像并对其进行分割；在传输高速皮带抛物端，经过线阵相机测量区域后，利用图像分割方法提取烟丝图像；采集得到的图像通过信号线传输到工控机中，并提取出梗签图像中烟梗的面积S_梗签和烟丝图像中烟丝的面积S_丝；

步骤S3：质量拟合模型建立：根据梗签的质量和梗签面积所对应的关系，拟合得到相关的线性方程m_梗签＝K_梗签S_梗签+C_梗签；同理，拟合得到烟丝的质量与烟丝面积所对应的线性方程m_丝＝K_丝S_丝+C_丝；

步骤S4：质量拟合计算：取待测样本放置测定装置中进行过料测试，通过X射线和线阵相机后，利用图像处理的方法，对待测样进行识别梗签和烟丝，并计算其所对应的面积，分别为S_梗签测和S_丝测，则待测样中梗签的质量为m_梗签测＝K_梗签S_梗签测+C_梗签，烟丝的质量为m_丝测＝K_丝S_丝测+C_丝；

步骤S5：梗签含丝量的计算：根据步骤S4拟合计算得到的梗签质量和烟丝质量，则在测试样本中梗签含丝率为Rio＝m_丝测/(m_丝测+m_梗签测)。

6.如权利要求5所述的的测定方法，其特征在于，其中，步骤S2中：

步骤S21：图像的采集：通过梗签剔除物中含丝量的测定装置对图像进行采集，分别从X射线探测器采集得到烟梗图像和从工业线阵相机采集得到的烟丝图像通过信号线传输到计算机中，并将所采集得到的图像保存到计算机中；

步骤S22：图像预处理：利用图像处理的方法，对所采集得到图像进行去噪、锐化、分割；其中由于梗签图像和烟丝图像的背景比较单一，所以对其方法采用阈值分割，根据各个牌号梗签、烟丝的图像的灰度值，选择相应的阈值；

步骤S23：图像特征提取：预处理后的图像利用目标图像的形状特征，根据形状特征信息，对梗签、烟丝图像进行识别，并剔除非梗签和烟丝图像，得到纯梗签图像和烟丝图像后，对图像二值化，利用图像处理方法，提取梗签图像和烟丝图像的面积。