煙草異物在線高速模式識(shí)別與剔除技術(shù)研究.pdf

1、物料在線無(wú)損檢測(cè)與分選系統(tǒng)是近年來(lái)工農(nóng)業(yè)自動(dòng)化研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)。煙草異物剔除系統(tǒng)(TFES)是用于卷煙廠的煙草生產(chǎn)線上，用以識(shí)別并剔除煙葉中混雜的異物(如包裝箱、紙片、霉變煙葉以及其它雜物)的自動(dòng)化光電檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)的研制成功對(duì)優(yōu)化煙草產(chǎn)品質(zhì)量具有重要的意義。煙草異物在線高速模式識(shí)別與剔除技術(shù)的研究是煙草異物剔除系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研制的基礎(chǔ)。這項(xiàng)技術(shù)易于推廣，可應(yīng)用于其它物料生產(chǎn)檢測(cè)和異物剔除的場(chǎng)合，具有重要的實(shí)用價(jià)值。 在分別從產(chǎn)品研

2、發(fā)和相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)研究這兩個(gè)角度調(diào)研了國(guó)內(nèi)外煙草異物剔除系統(tǒng)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本文對(duì)煙草異物在線高速模式識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)深入的理論分析和廣泛而具有針對(duì)性的實(shí)驗(yàn)研究。成功研究出一套具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的煙草異物在線高速模式識(shí)別方法，并以該方法為基礎(chǔ)，成功試制出煙草異物剔除系統(tǒng)原理樣機(jī)。 本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：采用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別模型來(lái)對(duì)煙草異物識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行理論描述，對(duì)其中的圖像分割、特征提取、分類與決策等環(huán)節(jié)中的基本理論進(jìn)行了分析。針對(duì)

3、煙草異物模式識(shí)別速度要求非常高的特點(diǎn)，著重分析了與系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的實(shí)現(xiàn)關(guān)系較密切的幾個(gè)問(wèn)題，如圖像的閾值分割法、特征空間與降維、最小距離分類器等。在這些分析的基礎(chǔ)上，建立了煙草異物在線高速模式識(shí)別模型。模型中，煙草異物模式識(shí)別問(wèn)題被分割成為在各個(gè)判別單元之中的判別問(wèn)題，根據(jù)從判別單元中能夠獲得的所有數(shù)據(jù)，判定該判別單元是屬于煙葉的還是屬于異物。 針對(duì)有些異物色度和煙葉差異較大，而另一些異物色度則和煙葉接近的實(shí)際情況，從像素點(diǎn)色度及判

4、別單元整體色度分布等兩個(gè)層次上提取有效特征對(duì)煙葉和異物進(jìn)行識(shí)別。具體研究?jī)?nèi)容包括：基于灰度特征量的互補(bǔ)色增強(qiáng)煙草異物灰度差原理與方法；RGB色度空間及其特征選取與降維、Ohta顏色系統(tǒng)、HIS顏色系統(tǒng)等；從紋理、色度分布均勻度等差異去區(qū)分圖像中的煙葉和異物的原理與方法；從變換域的角度分析提取煙葉和異物的色度差異特征的基本理論與方法等。這些研究表明：采用像素點(diǎn)的色調(diào)、像素點(diǎn)的修正灰度、判別單元中灰度的一階中心矩(或標(biāo)準(zhǔn)差)這3個(gè)特征可對(duì)煙

5、葉和多種異物進(jìn)行有效的識(shí)別。 提出適于在線檢測(cè)條件下的動(dòng)態(tài)閾值方法-機(jī)敏閾值判別法，該方法可降低實(shí)際生產(chǎn)線上光照等條件的變化對(duì)煙葉異物準(zhǔn)確識(shí)別的影響。 分析了煙草異物剔除系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流程。研究了Windows2000操作系統(tǒng)中的內(nèi)存管理機(jī)制及直接訪問(wèn)物理內(nèi)存的方法等。采用雙緩存技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和處理的連續(xù)進(jìn)行，最終實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)運(yùn)作的實(shí)時(shí)性。 在以上研究的基礎(chǔ)上，試制出了煙草異物剔除系統(tǒng)原理樣機(jī)，設(shè)計(jì)了原理樣

6、機(jī)的調(diào)試實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明原理樣機(jī)能實(shí)時(shí)地運(yùn)行，并能對(duì)多種異物進(jìn)行有效識(shí)別及剔除。 本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。 ①提出了新穎的互補(bǔ)色增強(qiáng)煙草異物灰度差的方法。研究了RGB顏色空間中的特征提取與降維、判別單元灰度均勻性特征應(yīng)用等有效的煙草異物高速模式識(shí)別技術(shù)。解決了在異物種類繁多，而且有些異物色度和煙葉接近的條件下煙葉和異物高速準(zhǔn)確識(shí)別這一難題。 ②采用雙緩存技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的連續(xù)存取和處理。并結(jié)合