一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法技术

本发明专利技术公开了一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法，首先将烟丝端面图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，然后将其中两个灰度图像像素点分别与第三个灰度图像像素点进行比较，并根据比较结果对对应的蒙板图像进行赋值，接着将两个蒙板图像进行与操作求交集，得到新的蒙板图像，最后利用新的蒙板图像对原图像进行赋值处理，即可识别渐变成黄色的模盒部分并将模盒置白色。本发明专利技术解决了渐变成黄色的模盒存在误识别为烟丝的问题，很大程度上提高了基于机器视觉技术的空头检测准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及烟支空头检测方法领域，具体是一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法。
技术介绍
随着机器视觉技术的不断成熟，基于机器视觉技术的烟支空头检测方式在香烟质量检测中得到越来越广泛的应用。在采用机器视觉技术的烟支空头检测中，系统拍摄模盒内的烟支烟丝端面图像，计算每个烟支区域的烟丝像素数，当该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。在系统拍摄的烟丝端面图像中，多数烟支区域内只包含烟丝与盘纸，灰度差异较大，系统根据此特点能准确的将烟丝分割。但有部分烟支区域内还包括模盒部分，模盒随着使用时间的加长会逐渐老化，其颜色也会由白色逐渐变为黄色，在灰度化处理后，模盒与烟丝的灰度值非常接近，在后续的处理中可能会将其误识别为烟丝，影响系统的检测准确度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法，以解决现有技术渐变成黄色的模盒存在误识别为烟丝的问题。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法，其特征在于：在对烟支烟丝端面图像进行烟丝与白色盘纸分离之前，先将烟丝与模盒区分并对模盒置白色，包括以下步骤：(1)、将烟丝端面图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，分别记为Ib、Ig、Ir；(2)、将灰度图像Ib每个像素点对应的灰度值与灰度图像Ir每个像素点对应的灰度值进行比较，并将结果赋值给蒙板图像Mask1，若比较值为正，蒙板图像Mask1上相应像素点的灰度值赋值为0，若比较值非正，蒙板图像Mask1上相应像素点的灰度值赋值为255。(3)、将灰度图像Ig每个像素点对应的灰度值与灰度图像Ir每个像素点对应的灰度值作差取绝对值，结果与设定的门槛值进行比较，将比较结果赋值给另一个蒙板图像Mask2，若比较值为正，蒙板图像Mask2上相应像素点的灰度值赋值为0，若比较值非正，蒙板图像Mask2上相应像素点的灰度值赋值为255；(4)、将蒙板图像mask1、蒙板图像mask2求交集，并将两蒙板图像作与操作得到蒙板图像mask3；(5)、使用蒙板图像mask3对原彩色图像进行赋值处理，若蒙板图像mask3中某像素点的灰度值为255，则将烟丝端面图像相应像素点的RGB值全部赋值为255；若蒙板图像mask3某像素点的灰度值为0，则相应像素点的RGB值不变，此时，烟丝端面图像中渐变成黄色的模盒部分已识别并置白色。与已有技术相比，本专利技术的有益效果体现在：本专利技术通过观察分析烟丝与黄色模盒的RGB值特性，创新的提出了通过判断B、G、R三通道的强度值关系来区分烟丝与模盒，解决了渐变成黄色的模盒存在误识别为烟丝的问题，很大程度上提高了基于机器视觉技术的空头检测准确度。附图说明图1为包含黄色模盒的烟支区域采用本专利技术前后的图像处理效果对比图。具体实施方式如图1所示，一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法，在对烟支烟丝端面图像进行烟丝与白色盘纸分离之前，先将烟丝与模盒区分并对模盒置白色，包括以下步骤：(1)、将烟丝端面图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，分别记为Ib、Ig、Ir；(2)、将灰度图像Ib每个像素点对应的灰度值与灰度图像Ir每个像素点对应的灰度值进行比较，并将结果赋值给蒙板图像Mask1，若比较值为正，蒙板图像Mask1上相应像素点的灰度值赋值为0，若比较值非正，蒙板图像Mask1上相应像素点的灰度值赋值为255。(3)、将灰度图像Ig每个像素点对应的灰度值与灰度图像Ir每个像素点对应的灰度值作差取绝对值，结果与设定的门槛值进行比较，将比较结果赋值给另一个蒙板图像Mask2，若比较值为正，蒙板图像Mask2上相应像素点的灰度值赋值为0，若比较值非正，蒙板图像Mask2上相应像素点的灰度值赋值为255；(4)、将蒙板图像mask1、蒙板图像mask2求交集，并将两蒙板图像作与操作得到蒙板图像mask3；(5)、使用蒙板图像mask3对原彩色图像进行赋值处理，若蒙板图像mask3中某像素点的灰度值为255，则将烟丝端面图像相应像素点的RGB值全部赋值为255；若蒙板图像mask3某像素点的灰度值为0，则相应像素点的RGB值不变，此时，烟丝端面图像中渐变成黄色的模盒部分已识别并置白色。如图1所示，图1为包含黄色模盒的烟支区域图像采用本专利技术前后的图像处理效果对比图。图1(A)为工业相机拍摄到的包含黄色模盒的单支烟原始图像，经灰度化处理后得到图1(B)。分别对图1(A)和图1(B)的烟丝及模盒部分进行取点和像素分析，所得结果如表1及表2所示。原始图像中模盒与烟丝的颜色非常接近，经灰度化处理后模盒部分灰度值与烟丝部分的灰度值相近，且存在交集，见表1与表2的灰度值一栏。如图1(C)所示，若进行二值化处理并绘制目标烟丝轮廓，出现将黄色模盒误识别为烟丝的状况。表1为烟丝像素点RGB值分析表表2为黄色模盒像素点RGB值分析表表3为白色盘纸像素点RGB值分析表本专利技术通过数据分析，发现黄色模盒与烟丝同白色盘纸部分在B通道与R通道的灰度值差异上存在一定规律，黄色模盒与烟丝部分的B通道与R通道灰度值之差均为负数，而白色盘纸部分的B通道与R通道灰度值之差为非负，如表1与表2中(B-R)一项均为负数，最大值为-19，而表3中对应项均为正数，最小值为13。对于黄色模盒，其与烟丝部分在G通道与R通道灰度值差异的绝对值上存在一定规律。烟丝部分G通道与R通道灰度值差异的绝对值均超过15，见表1中的(|G-R|)项，最小值为20；而黄色模盒部分G通道与R通道灰度值差异的绝对值均小于10，见表2中的(|G-R|)项，最大值为5。因此，本专利技术提出将工业相机拍摄到的单支烟原始彩色图像进行BGR三通道分离，对每个像素点进行三通道灰度值比较判断，当该像素点满足公式(1)的条件，则判断该像素点为黄色模盒的点。其中，B(x)、G(x)、R(x)分别为原图像BGR三个通道的灰度值。原彩色图像经本专利技术处理后，得到结果如图1(D)所示，烟丝右侧的黄色模盒部分均已识别出并已全置白色，此时模盒与烟丝部分形成了鲜明的对比。如图1(E)所示，其经过二值化处理并绘制的轮廓能更为准确的反应出烟丝的实际情况。本专利技术通过观察和分析黄色模盒与烟丝的BGR值特性，创新的提出了通过判断B、G、R三通道的强度值关系来识别黄色模盒。本专利技术提出的模盒识别方法可以很容易的对模盒进行识别，很大程度上提高了后期烟丝分割的准确度。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法，其特征在于：在对烟支烟丝端面图像进行烟丝与白色盘纸分离之前，先将烟丝与模盒区分并对模盒置白色，包括以下步骤：（1）、将烟丝端面图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，分别记为Ib、Ig、Ir；（2）、将灰度图像Ib每个像素点对应的灰度值与灰度图像Ir每个像素点对应的灰度值进行比较，并将结果赋值给蒙板图像Mask1，若比较值为正，蒙板图像Mask1上相应像素点的灰度值赋值为0，若比较值非正，蒙板图像Mask1上相应像素点的灰度值赋值为255；（3）、将灰度图像Ig每个像素点对应的灰度值与灰度图像Ir每个像素点对应的灰度值作差取绝对值，结果与设定的门槛值进行比较，将比较结果赋值给另一个蒙板图像Mask2，若比较值为正，蒙板图像Mask2上相应像素点的灰度值赋值为0，若比较值非正，蒙板图像Mask2上相应像素点的灰度值赋值为255；（4）、将蒙板图像mask1、蒙板图像mask2求交集，并将两蒙板图像作与操作得到蒙板图像mask3；（5）、使用蒙板图像mask3对原彩色图像进行赋值处理，若蒙板图像mask3中某像素点的灰度值为255，则将烟丝端面图像相应像素点的RGB值全部赋值为255；若蒙板图像mask3某像素点的灰度值为0，则相应像素点的RGB值不变，此时，烟丝端面图像中渐变成黄色的模盒部分已识别并置白色。...

【技术特征摘要】
1.一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法，其特征在于：在对烟支烟丝端面图像进行烟丝与白色盘纸分离之前，先将烟丝与模盒区分并对模盒置白色，包括以下步骤：（1）、将烟丝端面图像按RGB三通道分割为三张灰度图像，分别记为Ib、Ig、Ir；（2）、将灰度图像Ib每个像素点对应的灰度值与灰度图像Ir每个像素点对应的灰度值进行比较，并将结果赋值给蒙板图像Mask1，若比较值为正，蒙板图像Mask1上相应像素点的灰度值赋值为0，若比较值非正，蒙板图像Mask1上相应像素点的灰度值赋值为255；（3）、将灰度图像Ig每个像素点对应的灰度值与灰度图像Ir每个像素点对应的灰度值作差取绝对值，结...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚灿，徐洋，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第四十一研究所，
类型：发明
国别省市：安徽;34