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申请/专利权人：河南中烟工业有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于图像识别的烟丝结构检测方法，包括：采集烟丝图像；对不同组分的烟丝进行区分，得到若干烟丝分组；建立烟丝面积与烟丝质量的拟合模型；在各烟丝分组中提取烟丝骨骼，根据烟丝骨骼计算烟丝长度，并根据烟丝长度和拟合模型计算烟丝整丝率和或烟丝碎丝率；根据烟丝中各烟丝分组的比例确定烟丝结构，根据各烟丝分组中的烟丝整丝率和或烟丝碎丝率确定烟丝结构质量。本发明利用图像识别技术对混合烟丝进行识别；对烟丝轮廓细化，提取烟丝骨骼，得到烟丝长度，建立烟丝面积与质量的拟合模型，从而可以统计出烟丝的整丝率以及碎丝率，本发明快捷、方便，安全、有效，能够有效区分不同组分烟丝，并准确统计烟丝的整丝率和碎丝率。

主权项：1.一种基于图像识别的烟丝结构检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、采集烟丝图像；所述步骤S1具体包括：利用工业相机采集烟丝图像，所述烟丝图像包括薄片丝图像、和或梗丝图像、和或叶丝图像、和或由薄片丝、梗丝和叶丝中的至少二者混合而成的混合烟丝的混合烟丝图像；步骤S2、对所述烟丝图像中不同组分的烟丝进行区分，得到若干烟丝分组；所述步骤S2具体包括：步骤S21、对烟丝图像进行图像增强处理；步骤S22、根据经过图像增强处理后的烟丝图像，计算烟丝的宽度方差；所述步骤S22具体包括：步骤S221、在经过图像增强处理后的烟丝图像中，确定连通区域的内切圆；步骤S222、通过以下公式计算多个内切圆直径的平均值，并将多个内切圆直径的平均值作为烟丝宽度， （1）其中，表示烟丝的平均宽度，表示烟丝轮廓的第个中心线上点的最小内切圆的直径，即在第个中心线上点的烟丝宽度，表示烟丝轮廓的中心线上的点数；步骤S223、通过以下公式，根据烟丝宽度和各所述内切圆直径，确定宽度方差， （2）其中，表示宽度方差；步骤S23、根据经过图像增强处理后的烟丝图像，计算S通道的颜色方差；所述步骤S23具体包括；步骤S231、将经过图像增强处理后的烟丝图像转换成HSV图像；步骤S232、在所述HSV图像中，统计S通道图像的像素值；步骤S233、通过以下公式，根据S通道图像的像素值，计算待测烟丝的烟丝轮廓的S通道图像与目标烟丝的颜色方差， （3）其中，表示烟丝轮廓内的点数，表示烟丝轮廓内第个点的S通道的值，A表示预先统计出的目标烟丝的S通道的平均值，所述目标烟丝包括薄片丝、梗丝或叶丝；步骤S24、根据烟丝的宽度方差和颜色方差，对混合烟丝中不同组分的烟丝进行区分，得到若干烟丝分组；所述步骤S24具体包括：步骤S241、将宽度方差小于第一阈值的烟丝轮廓作为薄片丝分组，将宽度方差大于第二阈值的烟丝轮廓的作为梗丝分组，将宽度方差介于所述第一阈值和所述第二阈值二者之间的烟丝轮廓作为叶丝分组，其中，所述第一阈值小于第二阈值；步骤S242、在目标烟丝分别为薄片丝、梗丝和叶丝时，分别计算待测烟丝轮廓与目标烟丝的颜色方差值，得到、、三个颜色方差值，待测烟丝的烟丝结构与颜色方差值最小的目标烟丝的烟丝结构一致；步骤S3、根据采集的所述烟丝图像，建立烟丝面积与烟丝质量的拟合模型；所述步骤S3具体包括：步骤S31、对采集到的所述烟丝图像进行预处理；所述步骤S31具体包括：步骤S311、采用中值滤波法对所述烟丝图像进行去噪处理；步骤S312、采用阈值分割法对所述烟丝图像进行二值化处理；步骤S32、基于预处理后的烟丝图像，统计烟丝面积；所述步骤S32具体包括：步骤S321、提取经过二值化处理后的所述烟丝图像的连通区域；步骤S322、根据所述连通区域的大小，统计出烟丝连通区域的总面积，作为烟丝面积；步骤S33、建立烟丝面积与质量的拟合模型；步骤S4、在所述烟丝图像的各所述烟丝分组中提取烟丝骨骼，根据所述烟丝骨骼计算烟丝长度，并根据所述烟丝长度和所述拟合模型计算烟丝整丝率和或烟丝碎丝率；步骤S5、根据烟丝中各所述烟丝分组的比例确定烟丝结构，根据各所述烟丝分组中的烟丝整丝率和或烟丝碎丝率确定烟丝结构质量。

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