鄒九銘 巫尚杰 鐘明悅 孟凡針 黎松森

摘 要 介紹了通過運(yùn)用機(jī)器視覺的方式，檢測在卷煙制造制絲加料環(huán)節(jié)中香料在煙葉中的有效附著面積，即加料的有效面積。通過此檢測方式能夠完善在加料環(huán)節(jié)的有效面積測定方法，從而進(jìn)一步提高卷煙產(chǎn)品質(zhì)量。

關(guān)鍵詞 機(jī)器視覺;煙草;有效面積

中圖分類號：TP391.41;TS44 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B DOI： 10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.21.084

在卷煙生產(chǎn)的制絲生產(chǎn)線中，煙葉加料對于煙草的生產(chǎn)起著至關(guān)重要的作用，在廣東中煙工業(yè)有限責(zé)任公司以產(chǎn)品為中心全面打造精益工程的導(dǎo)向下，產(chǎn)品生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制更是極為重要。加料的有效利用率控制更是對于卷煙品質(zhì)起著關(guān)鍵性作用，但是對于加料有效性測定存在著一定的空白區(qū)域，因此對加料有效性的測定方法進(jìn)行探索性研究。

1 煙葉加料與檢測方法

1.1 煙葉加料的原理

煙葉從暫儲柜通過輸送帶運(yùn)送到加料滾筒，加料滾筒轉(zhuǎn)動的同時，加料桶內(nèi)的耙釘帶動煙葉翻滾到高處落下，煙葉充盈在滾筒內(nèi)部[1];料液在香料罐攪拌加熱到設(shè)定溫度后，在加料泵動力作用下將香料罐內(nèi)的香料輸送到滾筒的雙介質(zhì)噴嘴處，雙介質(zhì)噴嘴處的料液以蒸汽作為介質(zhì)均勻的噴灑在煙葉表面上;葉片表面的多空結(jié)構(gòu)和筒內(nèi)的高溫能夠極大地促進(jìn)料液滲透進(jìn)入煙葉;傾斜的滾筒在轉(zhuǎn)動時把煙葉輸送至出口振槽，直至進(jìn)入儲柜進(jìn)行平衡[2]。

1.2 煙葉加料的作用

在卷煙生產(chǎn)過程中，制絲環(huán)節(jié)在煙葉上施加料液的過程，有助于改善卷煙在抽吸時的吸味，提高卷煙制品的整體質(zhì)量[3]。不同牌號的煙絲擁有著不同的葉組配方，加料是針對煙葉或葉組配方存在的缺陷進(jìn)行修飾和改善，其目的是減輕煙氣的刺激性和去除部分青雜氣;通過加料也可以達(dá)到改善卷煙制品煙絲的韌性和燃燒性的目的，同時提高卷煙制品的防腐能力。

1.3 煙葉加料檢測的方法現(xiàn)狀

目前，在加料設(shè)備進(jìn)行加料后對加料覆蓋在煙葉表面的香料進(jìn)行檢測的方法都較為繁瑣，或是難以量化。目前比較常用的檢測方式是利用化學(xué)溶劑將煙葉表面的香料利用物理萃取的方式萃取出來后，進(jìn)行質(zhì)量分析，進(jìn)一步得出加料有效利用率[4]。另外常采用的方式是直接將加料后的煙葉直接用目測的方式觀察其上料的有效性。因此需要設(shè)計(jì)一種簡易便捷的方式來檢測煙葉加料的有效面積。

1.4 機(jī)器視覺簡介

由于煙葉表面的顏色覆蓋難以用肉眼察覺，因此引入機(jī)器視覺技術(shù)。機(jī)器視覺有著比人眼更加靈敏的視覺系統(tǒng)，能夠細(xì)化量化地分析每一張圖像的數(shù)據(jù)。同時，對于各種顏色的變化有著較強(qiáng)的辨析能力。OpenCV也是目前機(jī)器視覺領(lǐng)域較為常用的開源庫，因此借助OpenCV作為機(jī)器視覺分析的支撐[5]。

2 機(jī)器視覺對煙葉加料有效面積的檢測過程

2.1 樣本的采集

由于煙葉煙葉在加料后整體也呈現(xiàn)黃色（如圖1呈現(xiàn)），即使是機(jī)器視覺也難以分辨其顏色的漸變，所以將使用樣本替代的方式。利用吸油紙模擬煙葉進(jìn)入加料設(shè)備的過程，將吸油紙混入正在生產(chǎn)線上的煙葉中，極大限度地利用吸油紙模擬煙葉在滾筒內(nèi)翻滾的動作，進(jìn)而使得吸油紙的表面能夠充分地吸附香料，達(dá)到模擬煙葉加料過程。

將60張分別為大、中、小規(guī)格的吸油紙各20張，模擬不同煙葉大小混入煙葉中進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。在加料設(shè)備入口將60張吸油紙均勻地的混入生產(chǎn)線的煙葉中，經(jīng)由加料設(shè)備對其加料后迅速在加料設(shè)備出口挑選出放置的吸油紙，并且對吸油紙進(jìn)行掃描。很明顯地，在吸油紙正反面均有香料附著（見圖2）。

下一步我們將這60個采集到的數(shù)字圖像樣本進(jìn)行逐一分析，分析其有效上料面積。

2.2 樣本的分析

將圖像導(dǎo)入計(jì)算機(jī)中后，通過程序編寫進(jìn)行圖像處理。在Python3.0+OpenCV2的環(huán)境下通過imread方法將圖像讀取，為了圖像更加平滑，根據(jù)高斯公式：

推倒出高斯模板，從而進(jìn)行高斯濾波。高斯濾波模板中最重要的參數(shù)就是高斯分布的標(biāo)準(zhǔn)差σ，它代表著數(shù)據(jù)的離散程度，如果σ較小，那么生成的模板中心系數(shù)越大，而周圍的系數(shù)越小，這樣對圖像的平滑效果就不是很明顯;相反，σ較大時，則生成的模板的各個系數(shù)相差不是很大，比較類似于均值模板，對圖像的平滑效果就比較明顯[6]。當(dāng)圖像平滑后，再進(jìn)行閾值調(diào)整，選擇好最佳的邊緣色域，讓有效的加料邊緣更加凸顯[7]，這就需要利用到OpenCV庫內(nèi)的閾值處理方法cv2.threshold（src，thresh，maxval，type），通過調(diào)整thresh的真值改變閾值界限，在測試閾值時當(dāng)真值在106時閾值處理的效果最好，因此選定此數(shù)值作為閾值。將圖像進(jìn)一步二值化處理，利用黑白進(jìn)行填充，顯示更明顯的效果。

很明顯，在二值化后的圖像僅由一維矩陣組成，原有的三維RGB矩陣降維為一維矩陣，使得數(shù)值更加清晰，有效面積的運(yùn)算更加方便。

2.3 樣本的處理結(jié)果

圖像處理后的二值化圖像（見圖3），通過二值化后的矩陣進(jìn)行逐一掃描，得出有效的上料區(qū)域，有效上料區(qū)域/總面積×100%=附著有效率，通過有效上料率對上料面積進(jìn)行界定。

分析60個樣本的黑白區(qū)域，黑色區(qū)域及其包圍區(qū)域?yàn)橛行娣e，白色區(qū)域?yàn)闊o效面積，得出60個樣本的數(shù)據(jù)。

3 結(jié)語

對于上述所探索性研究的方法，很大程度上能夠粗略地測定煙葉在加料設(shè)備中料液的有效利用率，能夠適用于實(shí)驗(yàn)場景中。煙葉的上料有效利用率為推動品質(zhì)工程的建設(shè)提供技術(shù)支撐，對于后續(xù)的研究中，應(yīng)將此方法作為基礎(chǔ)，進(jìn)一步地優(yōu)化視覺算法，提升檢測靈敏度，對于邊緣的閾值處理更加完善。

參考文獻(xiàn)：

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[5] 岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理[M].北京：電子工業(yè)出版社，2005.

[6] 李健，丁小奇，陳光，等.基于改進(jìn)高斯濾波算法的葉片圖像去噪方法[J].南方農(nóng)業(yè)學(xué)報，2019，50（6）：1385-1391.

[7] 王志明，張朋.自適應(yīng)的快速非局部圖像去噪算法[J].中國圖象圖形學(xué)報，2009，14（4）：669-675.

（責(zé)任編輯：趙中正）