一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種煙草缺陷檢測(cè)方法，尤其涉及一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]香煙是我國(guó)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(dòng)化程度高，機(jī)械電器控制系統(tǒng)復(fù)雜，生產(chǎn)過(guò)程中可能會(huì)因?yàn)楦鞣N原因出現(xiàn)不合格品。隨著煙草行業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來(lái)越高，卷煙的質(zhì)量就體現(xiàn)了卷煙的品牌價(jià)值，傳統(tǒng)采用人工檢測(cè)方式需要耗費(fèi)大量的人力資源、費(fèi)時(shí)長(zhǎng)、不穩(wěn)定，重要的是，針對(duì)香煙過(guò)濾嘴部分的缺陷檢測(cè)目前仍然沒有一種簡(jiǎn)單有效的檢測(cè)方法，成為煙草行業(yè)中一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于通過(guò)一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測(cè)方法，來(lái)解決以上【背景技術(shù)】部分提到的問(wèn)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(cè)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(guò)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(guò)濾嘴檢測(cè)部位；
[0009]S104、對(duì)預(yù)處理后的圖像每列進(jìn)行跳躍點(diǎn)分析，獲取躍變圖；
[0010]S105、針對(duì)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(shí)，X-Ray發(fā)射源與接收元器件設(shè)置的相對(duì)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(guò)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(zhǎng)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(duì)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(duì)所述易于分割的二值化圖像進(jìn)行橫向搜索，獲得分割點(diǎn)，并根據(jù)包括煙盒等距分布在內(nèi)的特征對(duì)分割點(diǎn)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(duì)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(duì)每列像素點(diǎn)進(jìn)行跳躍點(diǎn)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(diǎn)形成完整的躍變圖。
[0022]特別地，所述步驟S105具體包括:對(duì)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(cè)方法根據(jù)整條煙的幾何特征，通過(guò)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(guò)濾嘴檢測(cè)部位；縱向壓縮后，對(duì)圖像每列進(jìn)行跳躍點(diǎn)分析，獲取躍變圖；針對(duì)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(cè)結(jié)果，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，并且檢測(cè)時(shí)不會(huì)破壞煙草，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)批量檢測(cè)。
【附圖說(shuō)明】
[0024]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測(cè)方法流程圖；
[0025]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的X-Ray發(fā)射源與接收元器件呈垂直角度時(shí)采集的X-Ray圖片；
[0026]圖3為本發(fā)明實(shí)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(shí)采集的X-Ray圖片；
[0027]圖4為本發(fā)明實(shí)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(shí)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(shí)施例提供的存在缺陷的過(guò)濾嘴局部圖像；
[0030]圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的躍變圖；
[0031]圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的橫向連通性分析示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明?？梢岳斫獾氖牵颂幩枋龅木唧w實(shí)施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對(duì)本發(fā)明的限定。另外還需要說(shuō)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?jī)?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(yǔ)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(yǔ)只是為了描述具體的實(shí)施例，不是旨在于限制本發(fā)明。
[0033]請(qǐng)參照?qǐng)D1所示，圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測(cè)方法流程圖。
[0034]本實(shí)施例中基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測(cè)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(guò)所述二值化圖像，定位整條煙位置。
[0036]于本實(shí)施例，X-Ray圖片采集對(duì)成像機(jī)構(gòu)有特殊要求。煙草X-Ray圖片缺陷檢測(cè)區(qū)域?yàn)檫^(guò)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(shí)，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(duì)圖像處理有較大干擾。因此，在采集煙草X-Ray圖片時(shí)，本發(fā)明將X-Ray發(fā)射源與接收元器件設(shè)置的相對(duì)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(duì)比可知，消除了煙盒對(duì)圖像處理的干擾。需要說(shuō)明的是，所述預(yù)設(shè)角度可在具體實(shí)現(xiàn)中通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得，詳細(xì)過(guò)程在此不再贅述。具體的，本實(shí)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(zhǎng)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(duì)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?yàn)榉指罹€區(qū)域。另外，所述灰度偏移需根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整，只要生成的二值化圖像對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)易于煙盒分割即可，無(wú)特定要求。
[0038]二、對(duì)所述易于分割的二值化圖像進(jìn)行橫向搜索，獲得分割點(diǎn)，并根據(jù)包括煙盒等距分布在內(nèi)的特征對(duì)分割點(diǎn)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(guò)濾嘴檢測(cè)部位。如圖6所示，圖6中標(biāo)注的橢圓區(qū)域?yàn)槿毕莶课?，有明顯灰度躍變，是由過(guò)濾嘴中異?？斩磳?dǎo)致。
[0040]S104、對(duì)預(yù)處理后的圖像每列進(jìn)行跳躍點(diǎn)分析，獲取躍變圖。具體包括:
[0041]一、對(duì)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(duì)每列像素點(diǎn)進(jìn)行跳躍點(diǎn)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(diǎn)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(duì)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(guò)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(cè)結(jié)果，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，且檢測(cè)時(shí)不會(huì)破壞煙草，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)批量檢測(cè)。
[0046]注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例及所運(yùn)用技術(shù)原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員會(huì)理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實(shí)施例，對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)能夠進(jìn)行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會(huì)脫離本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，雖然通過(guò)以上實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了較為詳細(xì)的說(shuō)明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實(shí)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(shí)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(xiàng)】
1.一種基于X-Ray圖像的煙草缺陷檢測(cè)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(guò)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(guò)濾嘴檢測(cè)部位； 5104、對(duì)預(yù)處理后的圖像每列進(jìn)行跳躍點(diǎn)分析，獲取躍變圖； 5105、針對(duì)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(cè)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(shí)，X-Ray發(fā)射源與接收元器件設(shè)置的相對(duì)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(cè)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(guò)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(zhǎng)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(cè)方法，其特征在于，所述步驟S102具體包括: 對(duì)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(duì)所述易于分割的二值化圖像進(jìn)行橫向搜索，獲得分割點(diǎn)，并根據(jù)包括煙盒等距分布在內(nèi)的特征對(duì)分割點(diǎn)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(cè)方法，其特征在于，所述步驟S104具體包括: 對(duì)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(duì)每列像素點(diǎn)進(jìn)行跳躍點(diǎn)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(diǎn)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(cè)方法，其特征在于，所述步驟S105具體包括:對(duì)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(cè)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(guò)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(guò)濾嘴檢測(cè)部位；對(duì)預(yù)處理后的圖像每列進(jìn)行跳躍點(diǎn)分析，獲取躍變圖；針對(duì)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(cè)結(jié)果，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，并且檢測(cè)時(shí)不會(huì)破壞煙草，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)批量檢測(cè)。
【IPC分類】G01N23/04
【公開號(hào)】CN105181722
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510680892
【發(fā)明人】劉駿, 徐華安, 楊雁清
【申請(qǐng)人】無(wú)錫日聯(lián)科技股份有限公司
【公開日】2015年12月23日
【申請(qǐng)日】2015年10月20日