一种改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法技术

本发明专利技术涉及一种改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法，包括：步骤1：烟叶预处理：将经过打烟后的烟叶分散到传动带上；步骤2：图像采集：在传送带上方设置摄像机，连续采集样品图像；步骤3：图像处理：对图像进行分割处理，提取烟叶目标，去除干扰；步骤4：计算：计算烟叶目标的面积和最小外接矩形长宽比；步骤5：分类：按照面积大小分类，计算烟叶的叶型系数；步骤6：换算：计算叶型系数均值和分布。本发明专利技术能够直观地计算得到烟叶的叶型系数，实现从图像到数字化转换，通过大数据统计和分析，能够直观体现烟叶总体的形状系数均值、方差以及分布情况，便于实现数据化管理和分类和筛选使用、帮助实现细支烟生产过程中的质量精细化管控。

A method for measuring the shape of tobacco sheet to improve the quality of fine tobacco production

【技术实现步骤摘要】
一种改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法
本专利技术涉及一种改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法，属于烟草的检测
，可以用作一种优化细支卷烟生产质量的评估和控制手段。
技术介绍
烟叶作为卷烟生产的重要原料，其物理特性对卷烟加工质量有重大影响。烟叶碎片形状可以用作烟叶加工的质量统计指标之一，烟叶加工过程追求烟片的大片和完整性，烟片条块化碎片越严重说明加工质量越差。细支烟是指烟支直径明显小于标准烟支直径的各类卷烟新品种，近年来随着细支卷烟的快速发展，对片烟原料和烟丝结构的要求愈来愈高，传统的烟片和烟丝结构难以适应细支卷烟的质量需求，生产过程容易出现残次烟。细支卷烟在卷制过程中，烟丝轴向中的分布不均匀性等更容易被叠加和放大，引起卷烟吸阻、焦油及感官质量的较大波动，加大了细支卷烟产品质量控制的难度，由于目前细支卷烟的烟丝结构无法有效管控、烟丝梗签含量相对较高，导致细支卷烟在卷接过程停机次数多，设备生产效率与标准烟支生产相比普遍偏低。为了解决上述问题，使生产过程的质量管控更加精细化，本专利技术构建了一种片烟形状表征指标和测定方法，以此来衡量和评价片烟结构的几何特征以及对后续烟丝、卷制质量的影响、帮助解决细支烟生产过程中的质量优化问题。其具体技术方案如下：一种改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法，包括以下操作步骤：步骤1：烟叶预处理：将经过打烟后的烟叶分散到传动带上；步骤2：图像采集：在传送带上方设置摄像机，连续采集样品图像；步骤3：图像处理：对图像进行分割处理，提取烟叶目标，去除干扰；步骤4：计算：计算烟叶目标的面积和最小外接矩形长宽比；步骤5：分类：按照面积大小分类，计算烟叶的叶型系数；步骤6：换算：计算叶型系数均值和分布。进一步的，所述步骤4中计算烟叶的叶型系数公式为：其中a表示烟叶最小外接矩形长度，b表示最小外接矩形宽度并且a>＝b。该系数的直观含义表征了烟叶形状是趋于正方型(叶型系数＝1)还是细长型(叶型系数<1)、以及细长的程度。进一步的，所述步骤3中提取烟叶目标为把采集到的图像中真正的烟叶目标与背景传送带分离开来，具体方法是基于颜色差异，以RGB代表采集图像中红绿蓝三中颜色，传送带颜色选用纯绿色，理想化就是R＝0，G＝Gx，B＝0，通过实际分析，烟叶颜色为R＝r，G＝g，B＝b，其中r，g，b均不为零，并且烟叶的R、G值比较接近，烟叶的B值远小于R、G值，对图像的所有像素依次R值减去B值，结果作为处理后的图像，得到增强后的图像，使得图像上的烟叶与传送带对比更加明显，假定处理后的图像对应像素点的值为P(x,y)，对P(x,y)通过设定阈值就可以分离烟叶和传送带背景，把烟叶目标像素标为1，背景像素标为0，完成图像的二值化过程，用于后续的图像分析处理。进一步的，所述步骤3中，图像分割处理的具体过程为：首先对增强后的图像进行阈值分割、面积筛选，判断图像上是否有烟叶，如果有，进行连通域，使得每个烟叶都独立出来。进一步的，所述连通域的具体方法为：在二值图像中，背景区像素的值为0，目标区域的像素值为1，假设对一幅图像从左向右，从上向下进行扫描，要标记当前正被扫描的像素需要检查它与在它之前被扫描到的若干个近邻像素的连通性。进一步的，所述步骤4中计算烟叶目标的面积和最小外接矩形之前对图像上每个烟叶进行编号，再逐一求得各个面积和最小外接矩形长宽比值。本专利技术的有益效果是：本专利技术通过图像采集，对图像经过处理和分析，能够直观地计算得到烟叶的形状数据，实现从图像到数字化转换，通过大数据统计和分析，能够直观体现烟叶的叶型系数，实现数据化管理和分类和筛选使用、帮助实现细支烟生产过程中的质量精细化管控。附图说明图1是本专利技术具体实施例中采集到的原图，图2是本专利技术经过图像处理后的图像，图3是本专利技术实施例中标记烟叶以及其计算结果，图4是本专利技术实施例中大中小烟叶率的示意图，图5是本专利技术实施例中大中小烟叶的叶型系数分布图。具体实施方式现在结合附图对本专利技术作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。如图1所示，本专利技术的改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法，包括以下操作步骤：步骤1：烟叶预处理：将经过打烟后的烟叶分散到传动带上；步骤2：图像采集：在传送带上方设置摄像机，连续采集样品图像；步骤3：图像处理：对图像进行分割处理，提取烟叶目标，去除干扰；图像分割处理的具体过程为：首先对增强后的图像进行阈值分割、面积筛选，判断图像上是否有烟叶，如果有，进行连通域，使得每个烟叶都独立出来。连通域的具体方法为：在二值图像中，背景区像素的值为0，目标区域的像素值为1，假设对一幅图像从左向右，从上向下进行扫描，要标记当前正被扫描的像素需要检查它与在它之前被扫描到的若干个近邻像素的连通性。以4连通情况为例，对图像进行逐像素扫描，假如当前像素值为0，就移动到下一个扫描的位置，假如当前像素值为1，检查它左边和上边的两个邻接像素(这两个像素一定会在当前像素之前被扫描到)。这两个像素值和标记的组合有四种情况要考虑，1.他们的像素值都为0。此时给该像素一个新的标记(表示一个新的连通域的开始)，2.它们中间只有一个像素值为1。此时当前像素的标记为＝1的像素值的标记，3.它们的像素值都为1且标记相同。此时当前像素的标记＝该标记，4.它们的像素值为1且标记不同。将其中的较小的值赋给当前像素。之后从另一边回溯到区域的开始像素为止。每次回溯再分别执行上述四个判断步骤。这样即可保证所有的连通域都被标记出来。之后再通过对不同的标记赋予不同的颜色或将其加上边框即可完成标记，相同标记的为同一个连通域，不同标记为不同的连通域。标记的数量为连通域的数量。一般来说，一个连通域代表一个独立的烟叶目标。提取烟叶目标的具体过程为：把采集到的图像中真正的烟叶目标与背景传送带分离开来，具体方法是基于颜色差异，以RGB代表采集图像中红绿蓝三中颜色，传送带颜色选用纯绿色，理想化就是R＝0，G＝Gx，B＝0，通过实际分析，烟叶颜色为R＝r，G＝g，B＝b，其中r，g，b均不为零，并且烟叶的R、G值比较接近，烟叶的B值远小于R、G值，对图像的所有像素依次R值减去B值，结果作为处理后的图像，得到增强后的图像，使得图像上的烟叶与传送带对比更加明显，假定处理后的图像对应像素点的值为P(x,y)，对P(x,y)通过设定阈值就可以分离烟叶和传送带背景，把烟叶目标像素标为1，背景像素标为0，完成图像的二值化过程，用于后续的图像分析处理。步骤4：计算：计算烟叶目标的面积和最小外接矩形长宽比；计算烟叶的叶形系数公式为：其中a表示烟叶最小外接矩形长度，b表示最小外接矩形宽度并且a>＝b。计算烟叶目标的面积和最小外接矩形之前对图像上每个烟叶进行编号，再逐一求得各个面积和最小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法，其特征在于：包括以下操作步骤：/n步骤1：烟叶预处理：将经过打烟后的烟叶分散到传动带上；/n步骤2：图像采集：在传送带上方设置摄像机，连续采集样品图像；/n步骤3：图像处理：对图像进行分割处理，提取烟叶目标，去除干扰；/n步骤4：计算：计算烟叶目标的面积和最小外接矩形长宽比；/n步骤5：分类：按照面积大小分类，计算烟叶的叶型系数。/n步骤6：换算：计算叶型系数均值和分布。/n

【技术特征摘要】
1.改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法，其特征在于：包括以下操作步骤：
步骤1：烟叶预处理：将经过打烟后的烟叶分散到传动带上；
步骤2：图像采集：在传送带上方设置摄像机，连续采集样品图像；
步骤3：图像处理：对图像进行分割处理，提取烟叶目标，去除干扰；
步骤4：计算：计算烟叶目标的面积和最小外接矩形长宽比；
步骤5：分类：按照面积大小分类，计算烟叶的叶型系数。
步骤6：换算：计算叶型系数均值和分布。


2.根据权利要求1所述的改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法，其特征在于：所述步骤4中计算烟叶的叶型系数公式为：其中a表示烟叶最小外接矩形长度，b表示最小外接矩形宽度并且a>＝b。


3.根据权利要求1所述的改善细支烟生产质量的烟片形状测定方法，其特征在于：所述步骤3中提取烟叶目标为把采集到的图像中真正的烟叶目标与背景传送带分离开来，具体方法是基于颜色差异，以RGB代表采集图像中红绿蓝三中颜色，传送带颜色选用纯绿色，理想化就是R＝0，G＝Gx，B＝0，通过实际分析，烟叶颜色为R＝r，G＝g，B＝b，其中r，g，b均不为零，并且烟叶的R、G值比较接近，烟叶的B值远小于R、...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖荣，张乐年，王李苏，
申请(专利权)人：南京大树智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32