[發(fā)明專利]一種基于X射線透射圖像定量檢測(cè)煙梗中粗梗率和長(zhǎng)短梗率的測(cè)定方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711277072.0
• 申請(qǐng)日: 2017-12-06
• 公開（公告）號(hào): CN108007945A
• 公開（公告）日: 2018-05-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱文魁;郭高飛;丁美宙;黃崗;陳良元;馬宇平;王藝斌;劉斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)煙草總公司鄭州煙草研究院
• 主分類號(hào): G01N23/04
• 分類號(hào): G01N23/04;G01B15/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 鄭州中民專利代理有限公司 41110
• 代理人: 姜振東

一種基于X射線透射圖像定量檢測(cè)煙梗中粗梗率和長(zhǎng)短梗率的測(cè)定方法，該方法利用煙梗與煙片的X射線圖像特征差異，采用灰度形態(tài)學(xué)濾噪、區(qū)域生長(zhǎng)法圖像分割進(jìn)行圖像預(yù)處理，同時(shí)采用基于無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)功能的模糊C?均值聚類算法歸屬判斷，結(jié)合形狀判定因子，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)對(duì)煙片物料中煙梗的無損檢測(cè)識(shí)別的圖像識(shí)別算法。并根據(jù)現(xiàn)有粗梗、長(zhǎng)短梗的界定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步建立了煙梗形態(tài)定量檢測(cè)算法，包括粗梗率、長(zhǎng)短梗率的檢測(cè)計(jì)算，粗梗率檢測(cè)算法主要涉及分段外接矩形法提取煙梗直徑、粗梗判定、粗梗質(zhì)量計(jì)算。長(zhǎng)短梗率檢測(cè)算法主要涉及煙梗骨骼化、骨架長(zhǎng)度計(jì)算、長(zhǎng)短梗判定及質(zhì)量計(jì)算。其優(yōu)點(diǎn)是能顯著提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和工作效率，消除人為影響。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及煙草加工技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于X射線透射圖像定量檢測(cè)煙梗中粗梗率和長(zhǎng)短梗率的測(cè)定方法。

背景技術(shù)

在煙草制品生產(chǎn)加工過程中，煙草純凈度是質(zhì)量管控的重點(diǎn)，將直接影響產(chǎn)品質(zhì)量及其穩(wěn)定性，因此對(duì)煙草物料純凈度的控制貫穿于煙草制品的主要加工環(huán)節(jié)中。打葉復(fù)烤工藝中成品煙片中的煙梗，以及制絲工藝中切絲后產(chǎn)生的梗簽，都屬于煙草加工中需要重點(diǎn)控制的同質(zhì)雜物。

煙梗形態(tài)的定量檢測(cè)是卷煙產(chǎn)品設(shè)計(jì)以及梗絲在煙絲中摻配質(zhì)量的關(guān)鍵。煙梗形態(tài)定量檢測(cè)算法主要是解決煙片物料或純煙梗物料中不同形態(tài)煙梗含率的圖像測(cè)定問題，主要涉及粗梗率、長(zhǎng)短梗率的檢測(cè)計(jì)算。依據(jù)GB/T21136-2007《打葉煙葉葉中含梗率的測(cè)定》，粗梗率是指煙片物料中直徑大于2.38mm的煙梗含量，現(xiàn)行方法是在樣品打葉粉碎并分離出煙梗后，將煙梗振動(dòng)篩分出網(wǎng)孔2.38mm以上的煙梗進(jìn)行稱量計(jì)算。長(zhǎng)梗率是指煙梗中長(zhǎng)度大于20mm的煙梗含量，短梗率是指煙梗中長(zhǎng)度小于20mm的煙梗含量，長(zhǎng)短梗率目前均由人工采用直尺測(cè)量，需要對(duì)待測(cè)樣品中每個(gè)煙梗進(jìn)行逐根檢測(cè)統(tǒng)計(jì)。

X射線透射成像檢測(cè)是基于X射線在通過物質(zhì)時(shí)會(huì)發(fā)生不同程度的衰減的原理。通過探測(cè)器接受透射物體后的X射線成像，不同透射區(qū)域X射線衰減程度的差異，導(dǎo)致成像后圖像中灰度值不同。對(duì)于均勻介質(zhì)物料的X射線圖像來講，圖像的灰度值不同，代表著物料厚度不同。而X射線穿過相同厚度非均勻的物料時(shí)，物料的組成和密度差異導(dǎo)致X射線衰減系數(shù)不同，也會(huì)反映在圖像灰度值上。X射線圖像雖然是二維圖像，但是可以反映出三維信息。其圖像灰度值與材料、厚度和內(nèi)部結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，因此X射線檢測(cè)也成為研究?jī)?nèi)部物理結(jié)構(gòu)的重要方法之一。

以光學(xué)檢測(cè)和計(jì)算機(jī)圖像智能識(shí)別為核心的機(jī)器視覺方法在煙草加工工藝領(lǐng)域、尤其是在煙葉原料精選除雜方面的應(yīng)用成果顯示出了巨大的應(yīng)用及推廣價(jià)值。采用機(jī)器視覺的方法，開發(fā)出煙草新型精選除雜系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)在線自動(dòng)識(shí)別并剔除青煙、霉煙、雜物和煙梗等非等級(jí)煙葉，對(duì)于有效提升煙葉原料純凈度，提高煙草加工企業(yè)原料精選過程的精細(xì)化加工水平和智能化控制能力，具有重要作用。

武凱發(fā)明了一種采用圖像分析法測(cè)定煙梗長(zhǎng)梗率的設(shè)備（專利名稱：適用于圖像分析法測(cè)定煙梗長(zhǎng)梗率的設(shè)備，公開號(hào)：CN102359962A），該設(shè)備通過圖像分析處理軟件對(duì)線陣CCD相機(jī)采集到的圖像進(jìn)行分析處理計(jì)算出煙梗的長(zhǎng)度，進(jìn)而測(cè)定出煙梗中的長(zhǎng)梗率。該發(fā)明的不足之處在于：煙葉經(jīng)過打葉復(fù)烤后實(shí)現(xiàn)葉梗分離，但在此過程中難免會(huì)有部分煙片發(fā)生褶皺，進(jìn)而包裹住部分煙梗，最后這部分被煙片包裹住的煙梗經(jīng)風(fēng)選后進(jìn)入到煙梗物料中，而該設(shè)備采用的可見光圖像分析技術(shù)不能檢測(cè)識(shí)別到被煙片包裹住的煙梗，故而可能會(huì)導(dǎo)致所測(cè)定的長(zhǎng)梗率值偏離真實(shí)值；該發(fā)明在測(cè)定煙梗長(zhǎng)梗率的同時(shí)不能實(shí)現(xiàn)對(duì)煙梗的粗梗率進(jìn)行測(cè)定。

當(dāng)前， X射線透射圖像分析技術(shù)在煙梗定量檢測(cè)中的應(yīng)用及研究仍處于起步階段，尚未見基于X射線透射圖像定量檢測(cè)煙梗中粗梗率和長(zhǎng)短梗率的相關(guān)專利及公開文獻(xiàn)報(bào)道。

發(fā)明內(nèi)容