和质量检测方法，其特征 在于，所述步骤2从装箱图像中提取香烟滤棒成像区域，去除包装箱成像区域的具体过程 如下： 步骤1):对孔洞填充连通域RegionO '进行二值化操作，二值化第二设定阈值为T2,其 中，二值化后像素值为255的像素区域记为Regionl ; 步骤2):对Regionl进行形态学腐蚀操作，腐蚀的结构元素为3*3矩形，得到感兴趣区 ±或 region2 ; 步骤3):用3*3的矩形对Region2进行膨胀操作，得到感兴趣区域regi〇n3,即为香烟 滤棒成像区域。
4. 根据权利要求3所述的基于机器视觉的香烟滤棒在线计数和质量检测方法，其特征 在于，对香烟滤棒成像区域按照以下公式对感兴趣区间段[T3，T4]的像素值进行拉伸，对 处理结果影响关系不大的区间段[0, Τ3]、[Τ4, 255]的像素进行压缩，进行尺度变换，增加 图像的区分尺度，得到增强图像Image2 :
其中，T3为感兴趣区域灰最小度值设定值，T4感兴趣区域最大灰度值设定值，（x，y)为 像素坐标，region3(x，y)为香烟滤棒成像区域中坐标为（x，y)的像素灰度值。
5. 根据权利要求1-4任一项所述的基于机器视觉的香烟滤棒在线计数和质量检测方 法，其特征在于，所述步骤3中对香烟滤棒成像区域进行形态学开操作的具体步骤如下： 步骤I):对香烟滤棒成像区域进行二值化的区域记为Region4,其中，二值化第三设定 阈值为T5 ; 步骤2):对Region4进行腐蚀操作，腐蚀的结构元素大小为2*2的矩形； 步骤3):对腐蚀后的区域再进行膨胀操作，膨胀的结构元素大小为2*2的矩形，得到开 操作后的多个滤棒连通域，即感兴趣区域Region5。
6. 根据权利要求1-5任一项所述的基于机器视觉的香烟滤棒在线计数和质量检测方 法，其特征在于，所述步骤4中采用标准滤棒模板依次对步骤3获得的多个滤棒连通域进行 模板匹配的具体过程如下： 步骤1):采用绘图软件，绘制过滤嘴圆形模板，其中，过滤嘴圆形模板的半径大小等于 图像中标准滤棒的半径大小； 步骤2):设Pixel_2(X，y)为多个滤棒连通域形成的区域图像中的任一像素的灰度值， 以Pixel_2(x，y)为匹配中心0(X(I，y(l)，对多个滤棒连通域形成的区域图像中的每个像素点 进行如下模板匹配，得到匹配矩阵S [W，H]，S [W，H]中记录每个像素点的匹配结果，W和H均 为整数，分别表示多个滤棒连通域形成的区域图像的宽和高； 模板匹配过程如下： ①令过滤嘴模板圆形模板Model (Xtl, yj的圆心为OUtl, yj，过滤嘴模板圆形模板的边 缘半径为r，将过滤嘴模板依次扫描步骤3获得的多个滤棒连通域，P (Xα，y α)为多个滤棒连 通域上经过模板圆心且的直线LU)与模板边缘的交点，其中，α =10° ·Ν1，Ν1为整数， 表示第Nl根直线，从1开始取值，Nl = {1，2,3···36}，得到交点的集合M(xa，ya，a); @分别以圆心为〇(1(1，7(1)，1-(1和1+(1为半径绘制阈值圆(：1、(：2，贝1」两阈值圆(： 1、(：2与直 线L(a )相交，记阈值圆(^与L(a )相交处像素的灰度值集合分为C Jxa, ya, a )，记阈值 圆(：2与L ( a )相交处像素的灰度值集合分别为C 2 (xa，y a，a )，d为设定距离； ③ 按照下面的公式计算直线L( a )上的三点的归一化亮度梯度值Da:
④ 按以下公式进行匹配度计算，按照逐行逐列对待匹配的多个滤棒连通域进行轮循， 匹配中心为当前像素点，计算出该匹配中心处的模板匹配度γ，其中η为直线L(a )上的三 点的归一化亮度梯度值Da >DT的直线数量，D 亮度梯度设定阈值；
⑤ 据匹配度γ的大小，判断匹配中心处的模板匹配是否成功，若γ彡γτ，则匹配成 功，否则，匹配失败，γ τ*匹配成功设定阈值； ⑥ 将每个像素点的模板匹配度作为匹配矩阵中的元素按照像素点所在的行和列的顺 序对应存储于匹配矩阵s[w，H]中。
7. 根据权利要求6所述的基于机器视觉的香烟滤棒在线计数和质量检测方法，其特征 在于，对第一次匹配成功的连通域ΝΓ，进行匹配度计算后，对各像素点的匹配度形成的匹 配度矩阵S [W，H]，进行重叠区域分析，消除匹配重复区域，进行第二次匹配，得到香烟滤棒 的准确匹配数量NI，滤棒的装箱质量系数
具体步骤如下： ① 以匹配矩阵S[W，H]中的元素作为二维匹配图像的灰度值，得到二维匹配图像，对二 维匹配图像进行连通域搜寻，得到二维匹配图像中多个连通域集合ξ，并计算二维匹配图 像中每个连通域的面积； ② 依据二维匹配图像中每个连通域的面积大小，判断连通域是否为第二次成功匹配的 连通域； 若连通域的面积大小在[0. 7ST，I. 3ST]区间中，则当前连通域为与模板成功匹配，即为 香烟滤棒区域；否则，认为当前连通域为与模板匹配失败的连通域，即为非香烟滤棒区域； &单支香烟滤棒截面成像面积的大小； ③ 计算第二次成功匹配的连通域F的重心Wf (xF, yF)，重心的计算公式为
，（XiJi)为第二次成功匹配的连通域中像素点坐标， m为成功匹配的连通域F的像素点个数； ④ 统计第二次匹配成功的连通域个数为N1，当前装箱图像中包含所有过滤棒的总数N =N1+N2。
【专利摘要】本发明提供了一种基于机器视觉的香烟滤棒在线计数和质量检测方法，通过利用内拟合圆、外拟合圆限定匹配区域，不仅减小了图像处理区域的大小，提高单次匹配的时间，而且增加了匹配的鲁棒性，包容了过滤棒轻微挤压变形、外形失真等状况，增强了匹配精度；另外，算法中除了主要采用模板匹配方法外，还增加了面积分割等方法，作为过滤棒数目检测的修正补充方法，弥补了模板匹配算法无法覆盖到的区域，即受挤压严重变形的过滤棒的数目检测；最后，通过模板匹配滤棒检出数目和面积分割滤棒检出数目的比例结果，计算出整箱过滤棒的合格率。计数准确度高，重复性、稳定性好，高速、实时在线检测，彻底解决了香烟滤棒过装量造成的诸多弊端。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104537671
【申请号】CN201510001104
【发明人】张辉, 吴成中, 师统, 阮峰
【申请人】长沙理工大学
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2015年1月4日