一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法技术

一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法，该方法利用烟梗与烟片的X射线图像特征差异，采用灰度形态学滤噪、区域生长法图像分割进行图像预处理，同时采用基于无监督机器学习功能的模糊C‑均值聚类算法归属判断，结合形状判定因子，设计并实现对烟片物料中烟梗的无损检测识别的图像识别算法。并根据现有粗梗、长短梗的界定标准进一步建立了烟梗形态定量检测算法，包括粗梗率、长短梗率的检测计算，粗梗率检测算法主要涉及分段外接矩形法提取烟梗直径、粗梗判定、粗梗质量计算。长短梗率检测算法主要涉及烟梗骨骼化、骨架长度计算、长短梗判定及质量计算。其优点是能显著提高检测结果的准确性和工作效率，消除人为影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法
本专利技术涉及烟草加工
，尤其涉及一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法。
技术介绍
在烟草制品生产加工过程中，烟草纯净度是质量管控的重点，将直接影响产品质量及其稳定性，因此对烟草物料纯净度的控制贯穿于烟草制品的主要加工环节中。打叶复烤工艺中成品烟片中的烟梗，以及制丝工艺中切丝后产生的梗签，都属于烟草加工中需要重点控制的同质杂物。烟梗形态的定量检测是卷烟产品设计以及梗丝在烟丝中掺配质量的关键。烟梗形态定量检测算法主要是解决烟片物料或纯烟梗物料中不同形态烟梗含率的图像测定问题，主要涉及粗梗率、长短梗率的检测计算。依据GB/T21136-2007《打叶烟叶叶中含梗率的测定》，粗梗率是指烟片物料中直径大于2.38mm的烟梗含量，现行方法是在样品打叶粉碎并分离出烟梗后，将烟梗振动筛分出网孔2.38mm以上的烟梗进行称量计算。长梗率是指烟梗中长度大于20mm的烟梗含量，短梗率是指烟梗中长度小于20mm的烟梗含量，长短梗率目前均由人工采用直尺测量，需要对待测样品中每个烟梗进行逐根检测统计。X射线透射成像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法，其特征在于：该方法利用烟梗与烟片的X射线图像特征差异，采用灰度形态学滤噪、区域生长法图像分割进行图像预处理，同时采用基于无监督机器学习功能的模糊C‑均值聚类算法归属判断，结合形状判定因子，设计并实现了对烟片物料中烟梗的无损检测识别的图像识别算法，在此基础上，并根据现有的粗梗、长短梗的界定标准进一步建立了烟梗形态定量检测算法，包括粗梗率、长短梗率的检测计算，具体步骤如下：1）. 对粗梗率的图像检测，是建立在烟梗检测识别算法和烟梗含量定量检测算法基础上的，主要涉及对图像中的所有烟梗进行直径尺寸提取、粗梗判定、粗梗质量计算、粗梗率计算，...

【技术特征摘要】
1.一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法，其特征在于：该方法利用烟梗与烟片的X射线图像特征差异，采用灰度形态学滤噪、区域生长法图像分割进行图像预处理，同时采用基于无监督机器学习功能的模糊C-均值聚类算法归属判断，结合形状判定因子，设计并实现了对烟片物料中烟梗的无损检测识别的图像识别算法，在此基础上，并根据现有的粗梗、长短梗的界定标准进一步建立了烟梗形态定量检测算法，包括粗梗率、长短梗率的检测计算，具体步骤如下：1）.对粗梗率的图像检测，是建立在烟梗检测识别算法和烟梗含量定量检测算法基础上的，主要涉及对图像中的所有烟梗进行直径尺寸提取、粗梗判定、粗梗质量计算、粗梗率计算，具体计算方法如下：（1）针对采集到的X射线透射图像中的所有烟梗，通过烟梗检测识别算法对图像中烟梗目标识别的基础上，对每个烟梗目标区域采用分段外接矩形法进行图像分割处理，统计烟梗各段的直径（即各段外接矩形的宽...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文魁，郭高飞，丁美宙，黄岗，陈良元，马宇平，王艺斌，刘斌，
申请(专利权)人：中国烟草总公司郑州烟草研究院，
类型：发明
国别省市：河南,41