CN113393460B - 基于图像处理的烟丝质量参数检测方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明提出一种针对于烟丝密度与尺寸分布的基于图像处理的烟丝质量参数检测方法及***，可以快速测量大量分散的烟丝，建立烟丝的密度与烟丝尺寸分布区间模型，测量速度快、精度高。基于图像处理的烟丝质量参数检测方法流程为：搭建物理***、图片获取、单位标定、读入多组烟丝图像、输入烟丝的质量与厚度及像素尺寸比、图像预处理、烟丝体积与密度及尺寸输出、烟丝密度分布曲线输出等；图像处理时通过分散烟丝的连通域分割，标记出不同烟丝的最小外接矩形，由矩形的长宽计算出对角线长度，设置对应像素阈值，获取整丝、中丝、碎丝尺寸区间，根据烟丝综合性能评价指标，评价烟丝的质量指标。

Description

基于图像处理的烟丝质量参数检测方法及***

技术领域

本发明属于物理实验与烟草机械设备技术领域，尤其涉及一种基于图像处理算法的烟丝尺寸与密度区间模型计算方法。

背景技术

烟丝长宽形态、含梗率、整丝率、中丝率、碎丝率与烟丝密度是一项重要的卷烟工艺指标，对烟支质量与风分性能的评价有重要影响。传统测量方式多为人工测量，劳动强度大，采样周期长，评价客观性差，与烟草企业的现代化设计理念不相符。多种烟丝属性的区间模型未形成统一的企业标准，仅对烟丝宽度与烟丝密度测量方法进行了研究。

烟丝宽度一般基于胶棒法测量与投影仪测量法。法一将胶棒放在切丝机入口处切成片状，并用千分位游标卡尺测片状胶片宽度；法二将叶丝放置在投影仪的工件台上，人工调节丝杆使之对齐叶丝的待测起点和终点基准线，多点测量后计算均值。由于待测烟丝数量多且形状不规则，测量员劳动强度大、速度慢、结果稳定性差，传统测量法不能准确反映烟丝宽度。目前，国内对烟丝宽度的测量较为先进的方法为CCD图像测量，但仅对烟丝宽度进行了分析，尚未提出针对烟丝的尺寸分布区间的测量方法。

针对烟丝密度测量，我国较为先进的测量方法为微波测量法。烟丝通过微波谐振腔时，不同密度及水分的样本段引起微波谐振腔幅频特性变化，基于不同幅值计算出单元密度，能统计平均密度及分布均匀性。然而，微波测量法仅能针对含烟纸的成形烟支密度，包装后的烟丝密度一定程度上发生变化，故不能等同为自然状态下的烟丝。对于传统手工密度测量，由于烟丝的形状不规则且体积难以测量，测量误差相对更大。

本方案基于图像处理技术，对自然状态下生产的烟丝尺寸与密度区间进行有效测量。在满足精度的要求下，实验成本较低，装置布置简单，测量方法更加简易通用。

发明内容

本发明的目的在于提出一种针对于烟丝密度与尺寸分布的无损测量***，可以快速测量大量分散的烟丝，建立烟丝的密度与烟丝尺寸分布区间模型，测量速度快、精度高。

为了实现本发明的目的，本发明采取的技术方案为：

基于图像处理的烟丝质量参数检测方法，包括以下步骤：

步骤一.获取烟丝图像；所述烟丝图像中的烟丝相互不重合；

步骤二.对烟丝图像进行图像预处理分割得到各烟丝区域；

步骤三.得到各烟丝区域的最小外接矩形，以最小外接矩形对角线的长度作为烟丝长度；

步骤四. 根据烟丝长度和预设的整丝、中丝、碎丝尺寸区间，分别得到烟丝图像中处于整丝、中丝、碎丝尺寸区的烟丝数量得到烟丝整丝率、中丝率、碎丝率；

步骤五.根据烟丝长度结合得到的烟丝整丝率、中丝率、碎丝率，计算引入的均值、变异系数、偏度和峰度的评价指标；

步骤六.根据引入的均值、变异系数、偏度和峰度评价指标，计算烟丝综合性能评价指标，并获得结果。

进一步的，步骤一中，获取烟丝图像的方法如下：

设置数码相机、LED光源和试验台，所述数码相机电连接图像采集计算机，图像采集计算机电连接显示器；所述试验台位于数码相机下方，试验台上方一侧固定有水平尺，另一侧固定有白板；所述LED光源周向环绕设置在数码相机两侧；

数码相机将拍摄得到的烟丝图像上传至图像采集计算机。

进一步的改进，所述步骤三中，最小外接矩形对角线的长度的获取方法如下：

步骤a.于白板上放置一个已知实际面积为S ₀ 的物体，作为单位标定依据，拍摄图像P ₀ ；

步骤b.计算机读取数码相机拍摄的图像并保存；

步骤c.在计算机标定***中，读取拍摄的标定图片P ₀ ，得到物体的垂直投影像素面积S；

步骤d.得到像素面积尺寸比Sca：

步骤e.根据像素面积尺寸比Sca，得到像素长度尺寸比Lca：

步骤f.最小外接矩形对角线所对应的像素长度乘以像素长度尺寸比Lca，得到最小外接矩形对角线的长度。

进一步的改进，步骤一中，获取烟丝图像之前，称量得到第i组烟丝的质量M _i ，使得各组烟丝质量相对误差c符合如下条件：

其中△m为精密天平精度。

进一步的改进，步骤f中，统计各组图片中烟丝的总面积S _i ，并将烟丝的质量与烟丝的平均厚度h及像素尺寸比，传输给图像采集计算机，计算第i组烟丝的密度

和所有烟丝的平均密度

，输出结果且绘制密度分布曲线，第i组烟丝的密度

和所有烟丝的平均密度

的计算公式如下：

其中

为第i组烟丝的密度、

为所有烟丝的平均密度、M _i 为烟丝的质量、S _i 为各组图片中烟丝的总面积、h为烟丝平均厚度、n为烟丝组数。

进一步的改进，所述烟丝平均厚度h由人工测量获得。

进一步的改进，所述步骤五中，引入均值、变异系数、偏度和峰度评价指标的作用是：分析烟丝尺寸分布的集中位置、分散程度、长度的分布是正态分布还是偏态分布等，计算公式如下：

均值：

变异系数：

偏度：

峰度：

其中

为为烟丝长度的均值、x _i 为第i个烟丝的长度、n为烟丝的总数量、s ² 为烟丝长度方差、s为烟丝长度标准差、CV为变异系数、G ₁ 为偏度、G ₂ 为峰度、u _k 为样本k阶中心矩、

为样本3阶中心矩、

为样本4阶中心矩、k为样本第几阶中心矩的阶数取值。

进一步的，步骤六中，综合性能评价指标PJZB的计算公式如下：

其中x _b 为烟丝目标长度、 为不同指标的对应权重，i=1、2、3、4；CV为变异系数、G ₁ 为偏度、G ₂ 为峰度、

为烟丝长度的均值。

进一步的改进，包括图像获取单元、图像处理单元、图像测量单元和烟丝质量评价单元，其功能如下：

所述图像获取单元用于得到烟丝图像；

所述图像处理单元用于对烟丝图像进行预处理得到各烟丝区域；

所述图像测量单元用于测量得到烟丝的面积；

所述烟丝质量评价单元用于得到烟丝的密度、烟丝整丝率、中丝率、碎丝率及综合性能评价指标PJZB。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

（（1）可在烟丝自然状态下，无损烟丝测量密度，建立有效立密度区间模型，精度高，操作简单，通用性强。

（2）可根据图像中烟丝长度尺寸，设置不同阈值区间，统计出烟支或混合烟丝样品中叶丝、梗丝、薄片丝的成分比例及整丝率、中丝率、碎丝率，并建立有效尺寸区间模型。

附图说明

图1基于图像处理的烟丝密度与长度区间测量***；

图2烟丝密度与长度区间测量技术方案；

图3烟丝样本二值化；

图4密度分布曲线；

图5烟丝密度概率分布；

图6烟丝最小外接矩形；

图7混合烟丝长度的概率密度分布；

图8混合烟丝长度的频率分布；

图中：1、显示器，2、图像采集计算机，3、LED光源，4、白板，5、数码相机，6、试验台，7、水平尺，8、烟丝样本。

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基于图像处理的烟丝质量参数检测方法及***，详细说明如下：

实施例1

图1为基于图像处理的烟丝密度与尺寸分布区间测量***。两盏LED光源的照明范围广、强度高和均匀性好，是提高叶丝成像质量和测量精度的基础，光源下方放置白板，增加了烟丝色差，能够提高烟丝成像质量。图像采集计算机能够对采集的实验图片进行分析测量，完成尺寸分布的测量，结合精密天平的实验能够实现烟丝密度的范围统计。

烟丝密度与尺寸区间测量***流程为：搭建物理***、图片获取、单位标定、读入多组烟丝图像、输入烟丝的质量与厚度及像素尺寸比、图像预处理、烟丝体积与密度及尺寸输出、烟丝密度分布曲线输出等。具体实施步骤如下：

(a) 根据图1方案搭建实验***，连接数码相机与计算机测量***。

首先，LED光源左右对称放置，低于数码相机，以防相机阻挡LED光线，使背景白板亮度均匀，无阴影。其次，调节数码相机镜面与白板平行，使获取到的烟丝图像与实际烟丝成一定比例。数码相机拍摄的中心应与白板中心重合，使聚焦一致。

(b) 固定数码相机与白板，于白板上放置一个面积S ₀ 的物体，作为单位标定依据，拍摄图像P ₀ 。

准备垂直投影面积S ₀ 的物体，将物体放到白板上，物体中心点与白板标记点重合，通过数码相机拍摄一张或几张照片，选择拍摄效果较好的图像P ₀ 标记单位，获取像素与烟丝实际尺寸比。

(c) 将一定数量的烟丝随机布置在精密天平上，记录其质量M _i 。

首先将精密天平放在试验台上，结合水平仪调节天平底部螺母至水平位置，通过校准砝码对其进行校准去皮。然后，将一定数量的烟丝放在精密天平上，记下烟丝的总质量M _i （g）。此时烟丝的数量不能太少，以防烟丝质量的相对误差较大。由于烟丝易受潮，实验需要在干燥的环境进行或者烟丝保存在密封袋中。相对误差c为：

△m为精密天平精度，相对误差应该小于或等于1%，本***精密天平的精度△m=10^-3g。

(d) 将步骤（c）中测量完成的烟丝平铺在白板中心区域，烟丝不能重叠，用数码相机拍摄图像Pi（烟丝易潮后会增加密度，因此不能重复使用）。

(e) 重复n次步骤（c）、（d），获得n组烟丝的质量与相应的图像。

(f) 计算机读取数码相机拍摄的图像并保存；

(g) 在计算机单位标定***中，读取拍摄的标定图片P ₀ ，得到物体的垂直投影像素面积S。

根据得到的像素面积S，计算面积尺寸比Sca：

长度尺寸比Lca为：

(h) 通过编写的密度与尺寸区间测量***，读取拍摄的N张图片，P1…PN。记录尺寸比Lca、各组图像中烟叶质量M_i与烟丝平均厚度h。烟丝密度与长度区间测量***计算流程如下：

（1）运行程序，对图像进行预处理。

（2）图片灰度化，将彩色图像转化为内存小的灰度化图像；

（3）通过中值滤波去噪技术去除灰度图中局部噪点；

（4）灰度图转换为二值图，并进行背景去除。此时拍摄的物体为黑色，背景为白色；

（5）对图像进行二值图取反处理，物体显示为白色，背景为黑色；

（6）通过形态学闭运算修正烟丝轮廓与中间孔缝；

（7）设置像素阈值，删除小面积像素部分，去除灰尘等无关的细小物体；

（8）通过多连通域分割划分烟丝区域；

（9）统计各组图片中烟丝的总面积S_i，并计算密度和平均密度，并输出结果，计算公式如下：

（10）选取一组或多组烟丝长度测量样本进行测量；

（11）计算各烟丝最小外接矩形的对角线长度，视为烟丝的长度。

图2为烟丝密度与长度区间测量流程图。基于图像处理的烟丝密度与长度区间测量***，对烟丝密度、长度进行无损测量，避免了人为因素的干扰，可快速获取相关的数据，可靠性高。

图像处理测量得到烟丝的长度，依据整丝、中丝、碎丝尺寸区间，设置对应像素阈值，可统计烟丝的整丝率、中丝率、碎丝率。为了对烟丝尺寸分布模型进行评价，引入均值、变异系数、偏度与峰度等评价指标，分析烟丝长度分布的集中位置、分散程度、长度的分布是正态分布还是偏态分布等。

（1）均值

假设分析了n个烟丝长度观测值，算术平均值则称为样本均值，可表示为

此外，刻画所有烟丝尺寸数据的变异度常用样本方差s ² 或样本标准差s，可表示为

（2）变异系数

用变异系数CV可以对同一样本中的不同指标或不同样本中的同一指标进行比较，据CV的大小可以对指标的变异程度排序。

（3）偏度与峰度

偏度与峰度是刻画数据的偏态、尾重程度的度量。偏度的计算公式为

其中 u _k 为样本k阶中心矩。偏度是刻画数据对称性的指标。关于均值对称的数据其偏度G ₁ =0，右侧更分散的数据（即右尾长）偏度为正（G ₁ >0），左侧更分散的数据（左尾长）偏度为负（G ₁ <0）。

峰度的计算公式为

当数据的总体分布为正态分布时，峰度G ₂ 近似为0；当分布较正态分布的尾部更分散时，峰度为正（G ₂ >0），否则峰度为负（G ₂ <0）。当峰度为正（G ₂ >0）时，两侧极端数据较多（粗尾）；当峰度为负（G ₂ <0）时，两侧极端数据较少（细尾）。

其实施方式如下：

1.单位标定

基于图像处理的烟丝物理性能测量***，读取已知面积的一个标定物图像，实物面积S₀=106×74=7844mm²。运行***，输入实物实际面积，对标定对象进行二值化处理，输出标定对象像素面积S=430458 pixel*pixel和二值图。计算出像素的像素长度尺寸比 Lca=0.135。

2.烟丝密度的测量

在烟丝密度的测量中，将精密天平中测量完成的烟丝展平放置在白板上,烟丝不能重叠，用数码相机拍摄照片，照片记为Pi。本实验测量9组烟丝的质量，且每组烟丝在白板上随机的摆放3次，因此可获得9×3=27张烟丝图像。拍摄了27张烟丝的照片P1…P27，计算平均尺寸比为0.091，各组质量为0.18、0.181、烟丝平均厚度为0.12mm；基于烟叶密度测量***，同时读取图像P1…P27，输入相关参数，计算出烟丝体积、密度分布曲线和平均密度等，如图3、4、5所示。

3. 3.混合烟丝的整丝率、中丝率、碎丝率：

通过分散烟丝的连通域分割，标记出不同烟丝的最小外接矩形，如图6所示；由矩形的长宽计算出对角线长度，依据整丝、中丝、碎丝尺寸区间，设置对应像素阈值，可统计烟丝的整丝率、中丝率、碎丝率：经过计算得到=8.5079,s=7.4938,CV=88.08,G ₁ =1.487,G ₂ =5.1562.由G ₁ >0可知，右侧的数据更分散，右尾长；由G₂>0可知，两侧极端数据较多，粗尾；CV较大，指标的变异程度大。

由于烟丝均值、变异系数、偏度与峰度四个评价指标的功能不一，烟丝均值为尺寸指标，另外三个指标为差异指标，不能直观的反应加工烟丝与目标烟丝的差异。为量化烟丝质量参数，提出综合性能评价指标（标准烟丝偏离度）计算式：

式中， x _b 为烟丝目标长度，

为不同指标的对应权重。由于均值与变异系数对烟丝质量参数影响相对较大，权重依次为

。偏度与峰度影响较小，则权重依次为

。

综合性能评价指标PJZB越接近于0，表示烟厂加工出的实际烟丝质量与目标烟丝质量接近。假设5mm为烟丝目标长度，则当前烟丝样本的综合性能评价指标（标准烟丝偏离度）值为：

绘制烟丝的概率密度分布曲线，如图7，将烟丝概率密度曲线拟合为正态分布函数曲线：

其中σ为标准差，

为均值，x为自变量。

参考烟丝的化学特性，可以将烟丝分为三类：长度>6.00mm的烟丝聚为一类（整丝），长度为3.00-6.00mm的烟丝为一类（中丝），长度<3.00mm的烟丝为一类（碎丝）。在烟丝长度频率分布图中划分三个区域，如图8所示，碎丝率为0.265，中丝率为0.220，整丝率为0.515。

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做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (6)

1.基于图像处理的烟丝质量参数检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一.获取烟丝图像；所述烟丝图像中的烟丝相互不重合；

步骤二.对烟丝图像进行图像预处理分割得到各烟丝区域；

步骤三.得到各烟丝区域的最小外接矩形，以最小外接矩形对角线的长度作为烟丝长度；

步骤四. 根据烟丝长度和预设的整丝、中丝、碎丝尺寸区间，分别得到烟丝图像中处于整丝、中丝、碎丝尺寸区的烟丝数量得到烟丝整丝率、中丝率、碎丝率；

步骤五.根据烟丝长度计算引入的均值、变异系数、偏度和峰度的评价指标；引入均值、变异系数、偏度和峰度评价指标的作用是：分析烟丝尺寸分布的集中位置、分散程度、长度的分布是正态分布还是偏态分布，计算公式如下：

均值：

变异系数：

其中

为烟丝长度的均值、x _i 为第i个烟丝的长度、n为烟丝的总数量、s ² 为烟丝长度方差、s为烟丝长度标准差、CV为变异系数、G ₁ 为偏度、G ₂ 为峰度、u _k 为样本k阶中心矩、

为样本3阶中心矩、

为样本4阶中心矩、k为样本第几阶中心矩的阶数取值；

步骤六.根据引入的均值、变异系数、偏度和峰度评价指标，计算烟丝综合性能评价指标，并获得结果；

综合性能评价指标PJZB的计算公式如下：

其中x _b 为烟丝目标长度、

为不同指标的对应权重，i=1、2、3、4；CV为变异系数、G ₁ 为偏度、G ₂ 为峰度、

为烟丝长度的均值。

2.如权利要求1所述的基于图像处理的烟丝质量参数检测方法，其特征在于：步骤一中，获取烟丝图像的方法如下：

设置数码相机、LED光源和试验台，所述数码相机电连接图像采集计算机，图像采集计算机电连接显示器；所述试验台位于数码相机下方，试验台上方一侧固定有水平尺，另一侧固定有白板；所述LED光源周向环绕设置在数码相机两侧；

数码相机将拍摄得到的烟丝图像上传至图像采集计算机。

3.如权利要求2所述的基于图像处理的烟丝质量参数检测方法，其特征在于：所述步骤三中，最小外接矩形对角线的长度的获取方法如下：

步骤a.于白板上放置一个已知实际面积为S ₀ 的物体，作为单位标定依据，拍摄图像P ₀ ；

步骤b.计算机读取数码相机拍摄的图像并保存；

步骤c.在计算机标定***中，读取拍摄的标定图片P ₀ ，得到物体的垂直投影像素面积S；

步骤d.得到像素面积尺寸比Sca：

步骤e.根据像素面积尺寸比Sca，得到像素长度尺寸比Lca：

步骤f.最小外接矩形对角线所对应的像素长度乘以像素长度尺寸比Lca，得到最小外接矩形对角线的长度。

4.如权利要求3所述的基于图像处理的烟丝质量参数检测方法，其特征在于：步骤一中，获取烟丝图像之前，称量得到第i组烟丝的质量M _i ，使得各组烟丝质量相对误差c符合如下条件：

其中△m为精密天平精度。

5.如权利要求4所述的基于图像处理的烟丝质量参数检测方法，其特征在于：步骤f中，统计各组图片中烟丝的总面积S _i ，并将烟丝的质量与烟丝的平均厚度h及像素尺寸比，传输给图像采集计算机，计算第i组烟丝的密度ρ _i 和所有烟丝的平均密度ρ，输出结果且绘制密度分布曲线，第i组烟丝的密度ρ _i 和所有烟丝的平均密度ρ的计算公式如下：

其中

为第i组烟丝的密度、

为所有烟丝的平均密度、M _i 为第i组烟丝的质量、S _i 为第i组图片中烟丝的总面积、h为烟丝的平均厚度、n为烟丝组数。

6.如权利要求5所述的基于图像处理的烟丝质量参数检测方法，其特征在于：所述平均厚度h由人工测量获得。

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