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横烟判断方法和设备

阅读:736发布:2021-09-19

专利汇可以提供横烟判断方法和设备专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种横烟判断方法和设备,方法包括:取像步骤:获取 卷烟 图像;预处理步骤:对卷烟图像进行预处理,得到特征图像;比较步骤:包括灰度比较、边缘特征比较和连通域面积比较中的至少一种比较方式;判断步骤:比较步骤中的任意一种比较方式标记为发生横烟,则判断发生横烟。能够对生产过程中的横烟进行识别,及时发现横烟的发生,避免影响生产效率,以及避免 烟支 挤压 造成产品的不合格率上升。,下面是横烟判断方法和设备专利的具体信息内容。

1.一种横烟判断方法,其特征在于,包括:
取像步骤:获取卷烟图像;
预处理步骤:对所述卷烟图像进行预处理,得到特征图像,所述预处理依次包括:灰度处理、腐蚀去燥和膨胀复原;
比较步骤:包括灰度比较、边缘特征比较和连通域面积比较中的至少一种比较方式;所述灰度比较为:对所述特征图像进行特征提取,得到灰度直方图,判断对应部分的灰度值是否高于灰度值,是则标记为发生横烟;所述边缘特征比较为:判断所述特征图像的边缘是否为直线,且在边缘存在像素值超过第一像素阀值的长方形区域,是则标记为发生横烟;所述连通域面积比较为:判断所述特征图像连通的区域的像素是否超过第二像素阀值,是则标记为发生横烟;
判断步骤:所述比较步骤中的任意一种比较方式标记为发生横烟,则判断发生横烟。
2.根据权利要求1所述的横烟判断方法,其特征在于,
在进行所述灰度处理时,先获得所述卷烟图像的原RGB值,再对每个颜色分量重新赋值,形成灰度RGB值,其中,
灰度R值=灰度G值=灰度B值=原R值*α+原G值*β+原B值*γ;
α的取值范围是0.1-0.5;
β的取值范围是0.4-0.99;
γ的取值范围是0.05-0.25。
3.根据权利要求2所述的横烟判断方法,其特征在于,
α的取值范围是0.3;
β的取值范围是0.59;
γ的取值范围是0.11。
4.根据权利要求1所述的横烟判断方法,其特征在于,
在所述灰度比较中,得到灰度直方图的方法为:
对所述特征图像进行特征提取,得到特征图像的总像素值数量a;并得到各像素的灰度值b,并统计具有相同灰度值a的像素的个数c;
通过P(b)=ac计算得到各像素的灰度值b数据,得到所述灰度直方图;
任意一个像素的灰度值b,经过P(b)=ac计算超过所述灰度阀值则标记为发生横烟。
5.一种横烟判断设备,其特征在于,包括:
取像设备,用于获取卷烟图像;
处理设备,用于对所述卷烟图像进行预处理,并进行灰度比较、边缘特征比较和连通域面积比较中的至少一种。

说明书全文

横烟判断方法和设备

技术领域

[0001] 本发明涉及横烟判断方法和设备。

背景技术

[0002] 在卷烟企业中,烟支卷烟机生产出来,通过流线(输送链板)从卷烟机输送到包装机的过程中,可能会发生“夹烟”导致卷烟横置,或者人为加烟时操作不当等等原因造成出现烟支横乱现象。
[0003] 如果没有及时发现横烟的出现,就位造成产品堵塞,生产线停机,影响生产效率,同时,堵塞还会使烟支出现挤压、褶皱影响产品合格率。

发明内容

[0004] 本发明的目的是提供一种横烟判断方法和设备,能够及时发现横烟的出现,以提高后续对横烟处理的效率。
[0005] 本发明的横烟判断方法,包括:取像步骤:获取卷烟图像;预处理步骤:对所述卷烟图像进行预处理,得到特征图像,所述预处理依次包括:灰度处理、腐蚀去燥和膨胀复原;比较步骤:包括灰度比较、边缘特征比较和连通域面积比较中的至少一种比较方式;所述灰度比较为:对所述特征图像进行特征提取,得到灰度直方图,判断对应部分的灰度值是否高于灰度值,是则标记为发生横烟;所述边缘特征比较为:判断所述特征图像的边缘是否为直线,且在边缘存在像素值超过第一像素阀值的长方形区域,是则标记为发生横烟;所述连通域面积比较为:判断所述特征图像连通的区域的像素是否超过第二像素阀值,是则标记为发生横烟;判断步骤:所述比较步骤中的任意一种比较方式标记为发生横烟,则判断发生横烟。
[0006] 如上所述的横烟判断方法,其中,在进行所述灰度处理时,先获得所述卷烟图像的原RGB值,再对每个颜色分量重新赋值,形成灰度RGB值,其中,灰度R值=灰度G值=灰度B值=原R值*α+原G值*β+原B值*γ;α的取值范围是0.1-0.5;β的取值范围是0.4-0.99;γ的取值范围是0.05-0.25。
[0007] 如上所述的横烟判断方法,其中,α的取值范围是0.3;β的取值范围是0.59;γ的取值范围是0.11。
[0008] 如上所述的横烟判断方法,其中,在所述灰度比较中,得到灰度直方图的方法为:对所述特征图像进行特征提取,得到特征图像的总像素值数量a;并得到各像素的灰度值b,并统计具有相同灰度值a的像素的个数c;通过P(b)=ac计算得到各像素的灰度值b数据,得到所述灰度直方图;任意一个像素的灰度值b,经过P(b)=ac计算超过所述灰度阀值则标记为发生横烟。
[0009] 本发明的横烟判断设备,包括:取像设备,用于获取卷烟图像;处理设备,用于对所述卷烟图像进行预处理,并进行灰度比较、边缘特征比较和连通域面积比较中的至少一种。
[0010] 本发明的横烟判断方法和设备能够对生产过程中的横烟进行识别,及时发现横烟的发生,避免影响生产效率,以及避免烟支挤压造成产品的不合格率上升。附图说明
[0011] 图1为本发明横烟判断方法的逻辑框图

具体实施方式

[0012] 下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
[0013] 本发明公开一种横烟判断方法,参见图1,包括:取像步骤S1、预处理步骤S2、比较步骤S3和判断步骤S4。
[0014] 取像步骤S1:获取卷烟图像,这里可以采用照相机进行拍照处理,优选的拍照速度时每分钟30张单图像。
[0015] 预处理步骤S2:对卷烟图像进行预处理,得到特征图像,预处理依次包括:灰度处理S21、腐蚀去燥S22和膨胀复原S23。
[0016] 比较步骤S3:包括灰度比较S31、边缘特征比较S32和连通域面积比较S33中的至少一种比较方式。一般的,可以三种方式都采用,也可以只使用一种方式。下面分别对每种比较方式进行说明。
[0017] 灰度比较为S31:对特征图像进行特征提取,得到灰度直方图,判断对应部分的灰度值是否高于灰度阀值,是则标记为发生横烟。
[0018] 边缘特征比较为S32:判断特征图像的边缘是否为直线,且在边缘存在像素值超过第一像素阀值的长方形区域,是则标记为发生横烟。
[0019] S33连通域面积比较为:判断特征图像连通的区域的像素是否超过第二像素阀值,是则标记为发生横烟。
[0020] 判断步骤S4:比较步骤中的任意一种比较方式标记为发生横烟,则判断发生横烟。
[0021] 在进行灰度处理时,先获得卷烟图像的原RGB值,再对每个颜色分量重新赋值,形成灰度RGB值,其中,灰度R值=灰度G值=灰度B值=原R值*α+原G值*β+原B值*γ;
[0022] α的取值范围是0.1-0.5;
[0023] β的取值范围是0.4-0.99;
[0024] γ的取值范围是0.05-0.25。
[0025] 优选的,α的取值范围是0.3;
[0026] β的取值范围是0.59;
[0027] γ的取值范围是0.11。
[0028] 在灰度比较中,得到灰度直方图的方法为:
[0029] 对特征图像进行特征提取,得到特征图像的总像素值数量a;并得到各像素的灰度值b,并统计具有相同灰度值a的像素的个数c;
[0030] 通过P(b)=ac计算得到各像素的灰度值b数据,得到灰度直方图;
[0031] 任意一个像素的灰度值b,经过P(b)=ac计算超过灰度阀值则标记为发生横烟。
[0032] 本发明还痛一种横烟判断设备,包括:
[0033] 取像设备,用于获取卷烟图像;一般取像设备为摄像头,可以包括两个彼此平行的摄像头,且两个所述摄像头均朝向所述流水线。
[0034] 处理设备,用于对卷烟图像进行预处理,并进行灰度比较、边缘特征比较和连通域面积比较中的至少一种。
[0035] 优选的,本申请的横烟判断设备还包括报警器,用于发出横烟警报。同时处理设备还连接有拾取设备,用于对横烟进行剔除,所述拾取器具有机械手和机械臂,所述机械手用于拾取横烟,所述机械臂带动所述机械手在平行于所述流水线运行的方向上移动,以及还带动所述机械手在垂直于所述流水线运行的方向上移动。
[0036] 以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果,以上所述仅为本发明的较佳实施例,但本发明不以图面所示限定实施范围,凡是依照本发明的构想所作的改变,或修改为等同变化的等效实施例,仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时,均应在本发明的保护范围内。
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