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一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法

阅读:4发布:2021-09-19

专利汇可以提供一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 机器视觉 技术的 烟支 空头检测方法,通过图像 传感器 采集待检烟支烟丝端面的图像并传送给计算机,由计算机通过 图像处理 技术对烟支烟丝端面的图像进行处理并判断烟支是否存在空头 缺陷 。本发明可以很容易的对烟丝进行识别,很大程度上降低了后期图像处理的难度。本发明中使用到的图像处理 算法 都是成熟的常用算法,各种商用或开源的机器视觉函数库中都包含了这些算法,开发人员可以直接调用。本发明具有广泛的应用空间。,下面是一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法专利的具体信息内容。

1.一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法,其特征在于:采用图像传感器采集待检测烟支烟丝端面的图像,所述图像传感器的光学镜头中心轴与待检测烟支成一定度,图像传感器将采集到的待检测烟支烟丝端面的图像传送至计算机中;所述计算机对图像传感器所传送的待检测烟支烟丝端面图像进行图像处理,查找并绘制待检测烟支烟丝区域轮廓,接着计算机计算出待检测烟支烟丝区域轮廓面积即待检测烟支烟丝区域的像素数;然后计算机比较待检测烟支烟丝区域的像素数与基准值,当待检测烟支烟丝区域的像素数小于基准值时,判断烟支为空头烟支;所述基准值为正常烟支烟丝区域的像素数;所述计算机对图像传感器所传送的待检测烟支烟丝端面图像进行图像处理依次为灰度化处理、二值化处理、腐蚀处理、膨胀处理。

说明书全文

一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及烟支检测方法领域,尤其是应用机器视觉技术的烟支检测方法,具体为一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法。

背景技术

[0002] 在香烟加工生产的过程中,烟支质量的好坏直接影响最终产品的质量。为了保证烟支质量,在香烟生产线的多个环节都需要安装烟支空头检测器,用于检测烟支是否存在空头缺陷。这样不仅成本较高,而且烟支空头检测器需要将灵敏度设置的很高才能够检测出空头烟支,这同时可能会造成系统误判断出现正常烟支被剔除的情况。
[0003] 在国内外烟草行业中,机器视觉技术的应用越来越广泛,主要应用在小包外观质量检测、条盒外观质量检测和制丝过程中的异物探测等,针对烟支空头检测的应用目前尚未出现。

发明内容

[0004] 本发明的目的是提供一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法,以解决现有技术烟支生产中采用烟支空头检测器检测烟支空头误差较高的问题。
[0005] 为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案为:
[0006] 一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法,其特征在于:采用图像传感器采集待检测烟支烟丝端面的图像,所述图像传感器的光学镜头中心轴与待检测烟支成一定度,图像传感器将采集到的待检测烟支烟丝端面端面的图像传送至计算机中;所述计算机对图像传感器所传送的待检测烟支烟丝端面图像进行图像处理,查找并绘制待检测烟支烟丝区域轮廓,接着计算机计算出待检测烟支烟丝区域轮廓面积即待检测烟支烟丝区域的像素数;然后计算机比较待检测烟支烟丝区域的像素数与基准值,当待检测烟支烟丝区域的像素数小于基准值时,判断烟支为空头烟支。
[0007] 所述的一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法,其特征在于:所述基准值为正常烟支烟丝区域的像素数。
[0008] 所述的一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法,其特征在于:所述计算机对图像传感器所传送的待检测烟支烟丝端面图像进行图像处理依次为灰度化处理、二值化处理、腐蚀处理、膨胀处理。
[0009] 本发明的有益效果是:
[0010] 本发明中采用了光学镜头与烟支成一定角度安装、根据图像传感器拍摄到的烟丝区域面积来判断烟支是否存在空头缺陷的方法。这种方法创新的利用了烟丝与烟支盘纸内表面颜色对比明显的特点(烟丝为褐色,盘纸内表面为白色),通过图像处理技术可以很容易的对烟丝进行识别,很大程度上降低了后期图像处理的难度。
[0011] 图像处理技术是一非常成熟的技术,本发明中使用到的图像处理算法都是成熟的常用算法,各种商用或开源的机器视觉函数库中都包含了这些算法,开发人员可以直接调用。
[0012] 本发明提出的烟支空头检测方法既能应用于单个烟支的空头检测,又能应用于烟包内多个烟支的空头检测,具有广泛的应用空间。附图说明
[0013] 图1是图像传感器光学镜头安装角度原理图。
[0014] 图2是待检测烟支烟丝端面图像依次图形处理后的效果流程图
[0015] 图3是烟支空头程度与烟丝区域像素数对应关系曲线图。

具体实施方式

[0016] 图形传感器光学镜头的安装图如图1所示,光学镜头与烟支成一定的角度安装,当烟支出现空头时,图像传感器拍摄到的烟丝区域比正常烟支要小,烟支的空头程度越大,拍摄到的烟丝区域就越小,计算机根据每支烟拍摄到的烟丝区域像素数来判断烟支是否存在空头缺陷,即当烟丝区域像素数低于系统设定的基准值时则认为该烟支为空头烟支。以最常见的直径为7.8mm的烟支为例,要求烟支空头基准的可调范围为0~5mm。如果烟支空头5mm,当图像传感器拍摄到的恰好全部是白色的烟支盘纸内表面时光学镜头与烟支之间的角度为57.4度。实际安装时该角度应该略小于57.4度,即当烟支空头5mm时图像传感器还能拍摄到很小的烟丝区域,这样可以保证烟支空头基准设为5mm时是有效的。
[0017] 计算机通过图像处理技术对图像传感器拍摄到的烟丝端面图像依次进行灰度化、二值化、腐蚀、膨胀等处理,然后查找并绘制烟丝区域轮廓,最后计算出轮廓面积即烟丝区域的像素数。灰度化是为了将图像传感器拍摄到的烟丝端面的彩色图像转换为灰度图像,如果采用的是黑白图像传感器则不需要进行灰度化处理;二值化是为了将烟丝与烟支盘纸内表面进行区分,将烟丝像素的灰度值设为255,烟支盘纸内表面像素的灰度值设为0;腐蚀及膨胀是为了消除经二值化处理后的图像中的一些小噪点,这样可以提高后续查找烟丝区域轮廓的速度;查找烟丝区域轮廓是为了绘制出烟丝区域的轮廓线,是后续计算烟丝区域像素数的前提;计算烟丝区域轮廓面积是为了计算各烟丝区域轮廓线包围的烟丝区域像素数,即计算出烟丝区域的像素总数。图2是图像传感器拍摄的一支空头3mm烟支的烟丝端面图像经一系列图像处理后的效果流程图。
[0018] 图3是本发明通过对不同空头程度的多个烟支进行拍摄及处理后得出的烟支空头程度与烟丝区域像素数的对应关系曲线图,从该图可以看出烟支空头程度和烟丝区域像素数基本呈线性比例关系。在光学镜头位置固定的情况下,设当烟支空头5mm时拍摄到的烟丝区域像素数为S2,当烟支完好即空头0mm时拍摄到的烟丝区域像素数为S1,可以得出烟支空头程度和烟丝区域像素数的比例关系:K=(S1-S2)/5。其中S2接近于0,为便于后续计算可以将S2取为0,在实际处理过程中公式简化为:K=S1/5。那么当用户要求烟支空头基准为L(mm)时,则表示当烟丝区域像素数小于(S1-L*K)时判断该烟支为不合格烟支。
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