一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，包括：采用相机对阴燃或抽吸状态下的卷烟进行拍摄，以获得卷烟烟灰柱图；对所述卷烟烟灰柱图进行灰度化处理，使所述卷烟烟灰柱图上的每个像素点的灰度值在0～255范围内；根据每个像素点的所述灰度值构建所述卷烟烟灰柱图对应的烟灰原始轮廓曲线；根据所述烟灰原始轮廓曲线的灰度特征判断卷烟的包灰性能。本发明专利技术能提高卷烟包灰性能评价的准确度和效率，提高卷烟包灰评价的直观性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法
本专利技术涉及卷烟生产
，尤其涉及一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法。
技术介绍
卷烟包灰性能指卷烟燃烧过程中烟灰的外观视觉效果，是消费者评价卷烟质量、区别卷烟档次的重要指标。卷烟包灰性能好，燃吸后烟灰柱紧凑美观；卷烟包灰性能差，燃吸时烟灰柱容易开裂脱落，造成烟灰四处飞溅而污染环境。改进卷烟包灰性能，对提高卷烟产品竞争力具有重要意义。目前，卷烟包灰性能的检测与评价方法不够完善，主要采用相机对燃吸卷烟进行拍照，运用ImageJ图像处理软件，人为设定灰度阈值，计算包灰裂纹面积比例得到包灰值，来评价卷烟包灰性能的好坏，存在准确度低、直观性不强的缺点。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，解决现有卷烟包灰检测与评价难以定量，存在卷烟包灰检测准确度低的问题，能提高卷烟包灰性能评价的准确度和效率，提高卷烟包灰评价的直观性。为实现以上目的，本专利技术提供以下技术方案：一种卷烟包灰性能的检测方法，包括：采用相机对阴燃或抽吸状态下的卷烟进行拍摄，以获得卷烟烟灰柱图；对所述卷烟烟灰柱图进行灰度化处理，使所述卷烟烟灰柱图上的每个像素点的灰度值在0～255范围内；在所述卷烟烟灰柱图上构建烟灰原始轮廓线，并根据所述烟灰原始轮廓线各个像素点所对应的灰度值形成烟灰原始轮廓曲线；根据所述烟灰原始轮廓曲线的灰度特征判断卷烟的包灰性能。优选的，还包括：建立高斯低通滤波器，并得到低频的高斯滤波中线，将所述烟灰原始轮廓曲线减去所述高斯滤波中线得到相对应的表面灰度曲线；根据所述表面灰度曲线计算卷烟包灰参数，并根据所述卷烟包灰参数确定卷烟的包灰性能，所述卷烟包灰参数包括：幅度参数和间距参数，所述卷烟包灰参数越大，对应的包灰性能越差。优选的，还包括：建立回归高斯滤波器，并得到回归高斯滤波中线；将所述烟灰原始轮廓曲线低于所述回归高斯滤波中线的原始轮廓点的值用所述回归高斯滤波中线上的对应值替换；将修改后的原始轮廓再次进行回归高斯滤波，得到Rk稳健高斯滤波中线；将所述烟灰原始轮廓曲线减去所述Rk稳健高斯滤波中线，得到所述表面灰度曲线。优选的，所述幅度参数包括：平均偏差Aa、最大峰谷差Ay、三点最大峰谷差均值Az；所述幅度参数越大代表卷烟烟灰柱爆裂点越多，包灰性能越差；其中，a(x)为表面灰度曲线，l为曲线长度；Ay为所述表面灰度曲线的最大峰值与最大谷值绝对值之和；Az为所述表面灰度曲线的最大峰值与最大谷值绝对值之和、第二大峰值与第二大谷值绝对值之和、第三大峰值与第三大谷值绝对值之和的平均值。优选的，所述间距参数包括：最大波谷宽度As；所述最大波谷宽度As为所述表面灰度曲线的最大波谷处的水平间距所述最大波谷宽度As表征卷烟烟灰最大爆裂处的长度，所述最大波谷宽度As越大，包灰性能越差。优选的，还包括：将所述卷烟烟灰柱图按设定面积区域进行裁剪，形成标准烟灰柱图；对标准烟灰柱图在垂直方向上均匀提取多条所述烟灰原始轮廓曲线，并对所述烟灰原始轮廓曲线进行Rk稳健高斯滤波得到所述表面灰度曲线；根据多条所述表面灰度曲线计算得到卷烟包灰参数的平均值，并根据所述平均值判断卷烟的包灰性能。优选的，所述建立高斯低通滤波器，并得到低频的高斯滤波中线，将所述烟灰原始轮廓曲线减去所述高斯滤波中线得到相对应的表面灰度曲线，包括：构建高斯权函数：式中，x为离权函数中心的距离，λ为采样轮廓信号波长，λc为滤波器截止波长,α为常数；根据公式得到高斯滤波中线w(x)，f(x-ξ)为原始轮廓曲线的离散表示，g(x-ξ)为高斯权函数的离散表示；根据公式a(x)＝f(x)-w(x)得到所述表面灰度曲线a(x)，其中为f(x)烟灰原始轮廓曲线函数。优选的，所述建立回归高斯滤波器，包括：利用高斯权函数的对称性，得到高斯滤波中线的快速卷积公式为，i＝M,…,m-M,其中，f(i-k)为原始轮廓曲线的离散表示，g(k)为高斯权函数的离散表示，m为原始轮廓曲线采样总点数，M为一个截止波长内离散高斯权函数的宽度，Δx为像素点距离；修正高斯权函数，使所述高斯滤波器在不同原始轮廓数据点位置计算的总权重保持一致，修正后的回归高斯滤波函数为：当原始轮廓数据在中间位置时，回归高斯滤波权函数与线性高斯权函数相同，当数据靠近首尾边界时，增大待处理点临近数据的权重，减小待处理点较远数据的权重，使得原始轮廓不同数据点滤波时的总权重接近一致；首尾边界处回归高斯滤波的离散形式为优选的，还包括：利用Matlab软件建立卷烟烟灰柱轮廓提取模块、高斯滤波模块和包灰参数计算模块；通过所述卷烟烟灰柱轮廓提取模块对卷烟烟灰柱图进行读取、灰度化处理、烟灰柱裁剪及轮廓线提取；通过所述高斯滤波模块对烟灰原始轮廓曲线进行高斯滤波，以得到表面灰度曲线；通过所述包灰参数计算模块对所述表面灰度曲线进行卷烟包灰参数计算，并输出。优选的，还包括：通过设置包灰参数阈值，对卷烟包灰性能进行定量评价，如果所述卷烟包灰参数的值小于所述包灰参数阈值，则判断对应的卷烟包灰性能差。本专利技术提供一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，获得卷烟烟灰柱图，并对卷烟烟灰柱图进行灰度化处理，构建所述卷烟烟灰柱图对应的烟灰原始轮廓曲线，进而根据所述烟灰原始轮廓曲线的灰度特征判断卷烟的包灰性能。解决现有卷烟包灰检测与评价难以定量，存在卷烟包灰检测准确度低的问题，能提高卷烟包灰性能评价的准确度和效率，提高卷烟包灰评价的直观性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的具体实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。图1是本专利技术提供的一种卷烟包灰性能检测方法示意图。图2是本专利技术实施例提供的卷烟烟灰柱图片示意图。图3是本专利技术实施例提供的卷烟原始轮廓曲线示意图。图4是本专利技术实施例提供的卷烟原始轮廓高斯滤波示意图。图5是本专利技术实施例提供的表面灰度曲线示意图。图6是本专利技术实施例提供的卷烟烟灰柱剪裁示意图。图7是本专利技术实施例提供的烟灰柱轮廓线提取示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本专利技术实施例作进一步的详细说明。针对当前评价卷烟包灰性能的好坏，存在准确度低、直观性不强的缺点。本专利技术提供一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，获得卷烟烟灰柱图，并对卷烟烟灰柱图进行灰度化处理，构建所述卷烟烟灰柱图对应的烟灰原始轮廓曲线，进而根据所述烟灰原始轮廓曲线的灰度特征判断卷烟的包灰性能。解决现有卷烟包灰检测与评价难以定量，存在卷烟包灰检测准确度低的问题，能提高卷烟包灰性能评价的准确度和效率，提高卷烟包灰评价的直观性。...

【技术保护点】
1.一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，其特征在于，包括：/n采用相机对阴燃或抽吸状态下的卷烟进行拍摄，以获得卷烟烟灰柱图；/n对所述卷烟烟灰柱图进行灰度化处理，使所述卷烟烟灰柱图上的每个像素点的灰度值在0～255范围内；/n在所述卷烟烟灰柱图上构建烟灰原始轮廓线，并根据所述烟灰原始轮廓线各个像素点所对应的灰度值形成烟灰原始轮廓曲线；/n根据所述烟灰原始轮廓曲线的灰度特征判断卷烟的包灰性能。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，其特征在于，包括：
采用相机对阴燃或抽吸状态下的卷烟进行拍摄，以获得卷烟烟灰柱图；
对所述卷烟烟灰柱图进行灰度化处理，使所述卷烟烟灰柱图上的每个像素点的灰度值在0～255范围内；
在所述卷烟烟灰柱图上构建烟灰原始轮廓线，并根据所述烟灰原始轮廓线各个像素点所对应的灰度值形成烟灰原始轮廓曲线；
根据所述烟灰原始轮廓曲线的灰度特征判断卷烟的包灰性能。


2.根据权利要求1所述的基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，其特征在于，还包括：
建立高斯低通滤波器，并得到低频的高斯滤波中线，将所述烟灰原始轮廓曲线减去所述高斯滤波中线得到相对应的表面灰度曲线；
根据所述表面灰度曲线计算卷烟包灰参数，并根据所述卷烟包灰参数确定卷烟的包灰性能，所述卷烟包灰参数包括：幅度参数和间距参数，所述卷烟包灰参数越大，对应的包灰性能越差。


3.根据权利要求2所述的基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，其特征在于，还包括：
建立回归高斯滤波器，并得到回归高斯滤波中线；
将所述烟灰原始轮廓曲线低于所述回归高斯滤波中线的原始轮廓点的值用所述回归高斯滤波中线上的对应值替换；
将修改后的原始轮廓再次进行回归高斯滤波，得到Rk稳健高斯滤波中线；
将所述烟灰原始轮廓曲线减去所述Rk稳健高斯滤波中线，得到所述表面灰度曲线。


4.根据权利要求2所述的基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，其特征在于，所述幅度参数包括：平均偏差Aa、最大峰谷差Ay、三点最大峰谷差均值Az；
所述幅度参数越大代表卷烟烟灰柱爆裂点越多，包灰性能越差；
其中，a(x)为表面灰度曲线，l为曲线长度；
Ay为所述表面灰度曲线的最大峰值与最大谷值绝对值之和；
Az为所述表面灰度曲线的最大峰值与最大谷值绝对值之和、第二大峰值与第二大谷值绝对值之和、第三大峰值与第三大谷值绝对值之和的平均值。


5.根据权利要求2所述的基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，其特征在于，所述间距参数包括：最大波谷宽度As；
所述最大波谷宽度As为所述表面灰度曲线的最大波谷处的水平间距；
所述最大波谷宽度As表征卷烟烟灰最大爆裂处的长度，所述最大波谷宽度As越大，包灰性能越差。


6.根据权利要求3所述的基于Rk稳健高斯滤波的卷烟包灰性能检测方法，其特征在于，还包括：
将所述卷烟烟灰柱图按设定面积区域进行裁剪，形成标准...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔廷，鲁平，韩路，楚文娟，李红枝，贾国涛，李悦，马一琼，程良琨，王蓓蓓，王璐，孟洋，
申请(专利权)人：河南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：河南;41