一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種煙草缺陷檢測方法，尤其涉及一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]香煙是我國需求量較大且較為穩(wěn)定的產(chǎn)品之一。目前各大煙草制造企業(yè)的制絲、卷接都是在高速流水線上進(jìn)行，香煙制造設(shè)備的自動化程度高，機(jī)械電器控制系統(tǒng)復(fù)雜，生產(chǎn)過程中可能會因為各種原因出現(xiàn)不合格品。隨著煙草行業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高，卷煙的質(zhì)量就體現(xiàn)了卷煙的品牌價值，傳統(tǒng)采用人工檢測方式需要耗費大量的人力資源、費時長、不穩(wěn)定，重要的是，針對香煙過濾嘴部分的缺陷檢測目前仍然沒有一種簡單有效的檢測方法，成為煙草行業(yè)中一個亟待解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于通過一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，來解決以上【背景技術(shù)】部分提到的問題。
[0004]為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0005]一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，其包括如下步驟:
[0006]S101、采集煙草X_Ray(X光線)圖片，生成二值化圖像；根據(jù)整條煙的幾何特征，通過所述二值化圖像，定位整條煙位置；
[0007]S102、定位分割單盒煙；
[0008]S103、根據(jù)煙盒的位置特征，定位香煙過濾嘴檢測部位；
[0009]S104、對預(yù)處理后的圖像每列進(jìn)行跳躍點分析，獲取躍變圖；
[0010]S105、針對所述躍變圖進(jìn)行連通性分析，找出缺陷區(qū)域。
[0011]特別地，所述步驟SlOl中采集煙草X-Ray圖片，具體包括:
[0012]在采集煙草X-Ray圖片時，X-Ray發(fā)射源與接收元器件設(shè)置的相對位置呈預(yù)設(shè)角度傾斜。
[0013]特別地，所述步驟SlOl中生成二值化圖像，根據(jù)整條煙的幾何特征，通過所述二值化圖像，定位整條煙位置，具體包括:
[0014]根據(jù)OSTU算法選取閾值生成二值化圖像，根據(jù)煙草整條煙盒的長寬固定比例關(guān)系進(jìn)行篩選，定位整條煙位置；其中，OSTU算法由大律提出，是一種自適應(yīng)閾值圖像分割方法。
[0015]特別地，所述步驟S102具體包括:
[0016]對步驟SlOl中根據(jù)OSTU算法選取的閾值進(jìn)行灰度偏移，生成易于煙盒分割的二值化圖像；
[0017]對所述易于分割的二值化圖像進(jìn)行橫向搜索，獲得分割點，并根據(jù)包括煙盒等距分布在內(nèi)的特征對分割點進(jìn)行二次確認(rèn)與篩選，完成單煙盒分割。
[0018]特別地，所述步驟S104具體包括:
[0019]對于灰度圖像進(jìn)行nX I縱向算子平滑濾波處理，其中η大小可調(diào)；
[0020]根據(jù)設(shè)定的圖像縱向壓縮比進(jìn)行縱向壓縮，并保留缺陷灰度躍變帶狀區(qū)域；
[0021]根據(jù)灰度跨度和跨度像素距離對每列像素點進(jìn)行跳躍點分析；根據(jù)煙盒構(gòu)造特征，在煙草的兩邊區(qū)域和中間區(qū)域采取不同的參數(shù)配置，每列獲取的躍變點形成完整的躍變圖。
[0022]特別地，所述步驟S105具體包括:對躍變圖進(jìn)行橫向連通性分析，找出缺陷區(qū)域。
[0023]本發(fā)明提出的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法根據(jù)整條煙的幾何特征，通過二值化圖像，定位整條煙位置；定位分割單盒煙；精確定位香煙過濾嘴檢測部位；縱向壓縮后，對圖像每列進(jìn)行跳躍點分析，獲取躍變圖；針對躍變圖進(jìn)行連通性分析，找出缺陷區(qū)域。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)煙草缺陷的準(zhǔn)確判定，快速可靠地給出缺陷檢測結(jié)果，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，并且檢測時不會破壞煙草，可以實現(xiàn)自動批量檢測。
【附圖說明】
[0024]圖1為本發(fā)明實施例提供的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法流程圖；
[0025]圖2為本發(fā)明實施例提供的X-Ray發(fā)射源與接收元器件呈垂直角度時采集的X-Ray圖片；
[0026]圖3為本發(fā)明實施例提供的X-Ray發(fā)射源與接收元器件呈預(yù)設(shè)角度傾斜時采集的X-Ray圖片；
[0027]圖4為本發(fā)明實施例提供的根據(jù)OSTU算法選取閾值生成的二值化圖像；
[0028]圖5為本發(fā)明實施例提供的易于煙盒分割的二值化圖像；
[0029]圖6為本發(fā)明實施例提供的存在缺陷的過濾嘴局部圖像；
[0030]圖7為本發(fā)明實施例提供的躍變圖；
[0031]圖8為本發(fā)明實施例提供的橫向連通性分析示意圖。
【具體實施方式】
[0032]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明?？梢岳斫獾氖牵颂幩枋龅木唧w實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部內(nèi)容，除非另有定義，本文所使用的所有技術(shù)和科學(xué)術(shù)語與屬于本發(fā)明的技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員通常理解的含義相同。本文中所使用的術(shù)語只是為了描述具體的實施例，不是旨在于限制本發(fā)明。
[0033]請參照圖1所示，圖1為本發(fā)明實施例提供的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法流程圖。
[0034]本實施例中基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法具體包括如下步驟:
[0035]S101、采集煙草X_Ray(X光線)圖片，生成二值化圖像；根據(jù)整條煙的幾何特征，通過所述二值化圖像，定位整條煙位置。
[0036]于本實施例，X-Ray圖片采集對成像機(jī)構(gòu)有特殊要求。煙草X-Ray圖片缺陷檢測區(qū)域為過濾嘴部分，由于煙盒本身結(jié)構(gòu)的影響，在X-Ray發(fā)射源與接收元器件呈垂直角度時，采集的煙草X-Ray圖片如圖2所示，根據(jù)圖中標(biāo)注的方框區(qū)域可明顯看出，煙盒蓋對圖像處理有較大干擾。因此，在采集煙草X-Ray圖片時，本發(fā)明將X-Ray發(fā)射源與接收元器件設(shè)置的相對位置呈預(yù)設(shè)角度傾斜設(shè)置，采集結(jié)果如圖3所示，從圖中標(biāo)注的方框區(qū)域與圖2對比可知，消除了煙盒對圖像處理的干擾。需要說明的是，所述預(yù)設(shè)角度可在具體實現(xiàn)中通過實驗獲得，詳細(xì)過程在此不再贅述。具體的，本實施例中根據(jù)OSTU算法選取閾值生成二值化圖像，如圖4所示，并根據(jù)煙草整條煙盒的長寬固定比例關(guān)系進(jìn)行篩選，定位整條煙位置。其中，OSTU算法由大律提出，是一種自適應(yīng)閾值圖像分割方法。
[0037]S102、定位分割單盒煙。具體包括:一、對步驟SlOl中根據(jù)OSTU算法選取的閾值進(jìn)行灰度偏移，生成易于煙盒分割的二值化圖像，如圖5所示，圖中標(biāo)注的方框區(qū)域為分割線區(qū)域。另外，所述灰度偏移需根據(jù)實際情況靈活調(diào)整，只要生成的二值化圖像對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說易于煙盒分割即可，無特定要求。
[0038]二、對所述易于分割的二值化圖像進(jìn)行橫向搜索，獲得分割點，并根據(jù)包括煙盒等距分布在內(nèi)的特征對分割點進(jìn)行二次確認(rèn)與篩選，完成單煙盒分割。
[0039]S103、根據(jù)煙盒的位置特征，定位香煙過濾嘴檢測部位。如圖6所示，圖6中標(biāo)注的橢圓區(qū)域為缺陷部位，有明顯灰度躍變，是由過濾嘴中異常空洞導(dǎo)致。
[0040]S104、對預(yù)處理后的圖像每列進(jìn)行跳躍點分析，獲取躍變圖。具體包括:
[0041]一、對于灰度圖像進(jìn)行nX I縱向算子平滑濾波處理，其中η大小可調(diào)。
[0042]二、根據(jù)設(shè)定的圖像縱向壓縮比進(jìn)行縱向壓縮，使得圖片抗干擾能力更強(qiáng)并保留缺陷灰度躍變帶狀區(qū)域。
[0043]三、根據(jù)灰度跨度和跨度像素距離對每列像素點進(jìn)行跳躍點分析；根據(jù)煙盒構(gòu)造特征，在煙草的兩邊區(qū)域和中間區(qū)域采取不同的參數(shù)配置，每列獲取的躍變點形成完整的躍變圖。如圖7所示，圖中標(biāo)注的橢圓處為缺陷部位。
[0044]S105、針對所述躍變圖進(jìn)行連通性分析，找出缺陷區(qū)域，如圖8所示，可根據(jù)位置關(guān)系去除煙盒過濾嘴處有金線塑料封條干擾。
[0045]本發(fā)明的技術(shù)方案能夠?qū)崿F(xiàn)煙草缺陷的準(zhǔn)確判定，快速可靠地給出缺陷檢測結(jié)果，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，且檢測時不會破壞煙草，可以實現(xiàn)自動批量檢測。
[0046]注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術(shù)原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說能夠進(jìn)行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進(jìn)行了較為詳細(xì)的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權(quán)利要求范圍決定。
【主權(quán)項】
1.一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，其特征在于，包括如下步驟: 5101、采集煙草X-Ray圖片，生成二值化圖像；根據(jù)整條煙的幾何特征，通過所述二值化圖像，定位整條煙位置； 5102、定位分割單盒煙； 5103、根據(jù)煙盒的位置特征，定位香煙過濾嘴檢測部位； 5104、對預(yù)處理后的圖像每列進(jìn)行跳躍點分析，獲取躍變圖； 5105、針對所述躍變圖進(jìn)行連通性分析，找出缺陷區(qū)域。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟SlOl中采集煙草X-Ray圖片，具體包括: 在采集煙草X-Ray圖片時，X-Ray發(fā)射源與接收元器件設(shè)置的相對位置呈預(yù)設(shè)角度傾斜。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟SlOl中生成二值化圖像，根據(jù)整條煙的幾何特征，通過所述二值化圖像，定位整條煙位置，具體包括: 根據(jù)OSTU算法選取閾值生成二值化圖像，根據(jù)煙草整條煙盒的長寬固定比例關(guān)系進(jìn)行篩選，定位整條煙位置。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟S102具體包括: 對步驟SlOl中根據(jù)OSTU算法選取的閾值進(jìn)行灰度偏移，生成易于煙盒分割的二值化圖像； 對所述易于分割的二值化圖像進(jìn)行橫向搜索，獲得分割點，并根據(jù)包括煙盒等距分布在內(nèi)的特征對分割點進(jìn)行二次確認(rèn)與篩選，完成單煙盒分割。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟S104具體包括: 對于灰度圖像進(jìn)行nX I縱向算子平滑濾波處理，其中η大小可調(diào)； 根據(jù)設(shè)定的圖像縱向壓縮比進(jìn)行縱向壓縮，并保留缺陷灰度躍變帶狀區(qū)域； 根據(jù)灰度跨度和跨度像素距離對每列像素點進(jìn)行跳躍點分析；根據(jù)煙盒構(gòu)造特征，在煙草的兩邊區(qū)域和中間區(qū)域采取不同的參數(shù)配置，每列獲取的躍變點形成完整的躍變圖。6.根據(jù)權(quán)利要求1至5之一所述的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟S105具體包括:對躍變圖進(jìn)行橫向連通性分析，找出缺陷區(qū)域。
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測方法，該方法包括：采集煙草X-Ray圖片，生成二值化圖像；根據(jù)整條煙的幾何特征，通過所述二值化圖像，定位整條煙位置；定位分割單盒煙；根據(jù)煙盒的位置特征，定位香煙過濾嘴檢測部位；對預(yù)處理后的圖像每列進(jìn)行跳躍點分析，獲取躍變圖；針對所述躍變圖進(jìn)行連通性分析，找出缺陷區(qū)域。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)煙草缺陷的準(zhǔn)確判定，快速可靠地給出缺陷檢測結(jié)果，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，并且檢測時不會破壞煙草，可以實現(xiàn)自動批量檢測。
【IPC分類】G01N23/04
【公開號】CN105181722
【申請?zhí)枴緾N201510680892
【發(fā)明人】劉駿, 徐華安, 楊雁清
【申請人】無錫日聯(lián)科技股份有限公司
【公開日】2015年12月23日
【申請日】2015年10月20日