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1、精选优质文档-倾情为你奉上一种基于机器视觉技术的烟支空头检测方法【摘 要】机器视觉技术正在被广泛地应用于各种生产活动中，在自动化程度要求高的烟草行业中的应用越来越多，本文主要介绍一种机器视觉技术应用在烟支空头检测上的方法，提供技术解决方案和具体实现方式。【关键词】机器视觉技术；烟支空头检测；方法0 引言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。随着电子技术的发展，烟支空头检测方式先后出现了机械接触式、静态红外光电式及动态红外光电式等多种检测方式。这些方式都有其优缺点。近年来，随着
2、视觉传感技术、计算机技术、图像处理技术的快速发展，机器视觉技术日臻成熟，已成为现代加工制造业不可或缺的核心技术，机器视觉技术的最大优点是快速、准确、可靠与智能化，对提高产品检验的一致性、产品生产的安全性、降低工人劳动强度以及实现企业的高效安全生产和自动化管理有不可替代作用，在精确定量感知、高速检测判定、危险场景感知和不可见物体感知有无可比拟的优越性。本文主要介绍一种机器视觉技术应用在烟支空头检测的方法。1 技术方案本方法的技术方案是采用图像传感器采集待检测烟支烟丝端面的图像，图像传感器的光学镜头中心轴与待检测烟支成一定角度，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；计算机
3、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，基准值为正常烟支烟丝区域的像素数。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。2 具体实现图1 图像传感器光学镜头安装角度原理图图像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，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，当烟支出现空头时，图像传感器拍摄到的烟丝区域比正常
4、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05mm。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。图像处理技术是一门非常成熟的技术，各种商用或开源的机器视觉函数库中都包含了成熟的常用算法，
5、设计人员可以直接调用。计算机通过调用图像处理库中的各种函数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。图2 待检测烟支烟丝端面图像依次图形处理后的效果流程图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
6、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。图3是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。
7、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。3 结语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。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没有出现。本文提供了一种新的应用方式。【参考文献】1韩九强，等.机器视觉技术及应用m.北京：高等教育出版社，2009.2章毓晋.图像理解与计算机视觉m.北京：清华大学出版社，2000.3景丽.图像处理与计算机视觉算法及应用m.北京：清华大学出版社，2012.责任编辑：杨扬专心-专注-专业