【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卷烟，特别涉及一种烟支夹末缺陷识别方法。
技术介绍
1、在卷烟生产过程中，由于生产工艺、系统负压、烟丝质量、生产环境等因素，在烟条成型和接装时烟丝碎末易夹在烟支或滤嘴搭口处，产生烟支夹末缺陷质量问题，若不能及时剔除，有质量问题的烟支将会流入市场，影响消费者对烟支的感官品吸，进而影响产品市场和公司形象。因此，在烟草生产加工过程中，对烟支进行质量检测，以提高烟草生产加工过程的质量和效率。
2、早期的烟支夹末缺陷识别主要是通过人眼观察和手动筛选出具有夹末缺陷的烟支，这种方式存在两方面问题：一方面，人眼对大量烟支夹末的鉴别效率较低，识别效果不稳定；另一方面，高强度的目视工作长期持续，易造成识别疲劳和失误，从而难以保证烟草生产的健康安全。而现如今，烟支缺陷检测逐渐实现了自动化方式，各种机械式、红外线光电检测等层出不穷，但是其检测结构复杂多样，高额的成本难以实现普及。
3、目前关于烟支夹末缺陷识别的研究较少，而现存的对于烟支缺陷检测的识别算法识别率较低，因此，要进一步深入研究，加强相关算法的开发和应用，提高识别...
【技术保护点】
1.一种烟支夹末缺陷识别方法，其特征在于：包括检测平台，所述检测平台包括固定光源、图像采集、计算机算法处理和剔除装置，图像采集包括工业相机、LED光源、PCIE采集卡和Matlab软件，基于Matlab软件的图像预处理包括以下步骤：S1：图像去噪，S2：图像增强，S3：图像分割，S4：形态学处理，S5：缺陷特征提取，S6：缺陷识别与定位，S6：夹末缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种烟支夹末缺陷识别方法，其特征在于：图像增强包括以下步骤：1)同态滤波增强、2)对数变换增强、3)小波变换增强。
3.根据权利要求2所述的一种烟支夹末缺陷识别方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种烟支夹末缺陷识别方法，其特征在于：包括检测平台，所述检测平台包括固定光源、图像采集、计算机算法处理和剔除装置，图像采集包括工业相机、led光源、pcie采集卡和matlab软件，基于matlab软件的图像预处理包括以下步骤：s1：图像去噪，s2：图像增强，s3：图像分割，s4：形态学处理，s5：缺陷特征提取，s6：缺陷识别与定位，s6：夹末缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种烟支夹末缺陷识别方法，其特征在于：图像增强包括以下步骤：1)同态滤波增强、2)对数变换增强、3)小波变换增强。
3.根据权利要求2所述...
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