煙草異物在線高速模式識別與剔除技術(shù)研究.pdf

1、物料在線無損檢測與分選系統(tǒng)是近年來工農(nóng)業(yè)自動化研究與應(yīng)用的熱點。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)的自動化光電檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)的研制成功對優(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別與剔除技術(shù)的研究是煙草異物剔除系統(tǒng)設(shè)計與研制的基礎(chǔ)。這項技術(shù)易于推廣，可應(yīng)用于其它物料生產(chǎn)檢測和異物剔除的場合，具有重要的實用價值。 在分別從產(chǎn)品研

2、發(fā)和相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)研究這兩個角度調(diào)研了國內(nèi)外煙草異物剔除系統(tǒng)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本文對煙草異物在線高速模式識別技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)深入的理論分析和廣泛而具有針對性的實驗研究。成功研究出一套具有自主知識產(chǎn)權(quán)的煙草異物在線高速模式識別方法，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。 本文的主要研究內(nèi)容如下：采用統(tǒng)計模式識別模型來對煙草異物識別問題進(jìn)行理論描述，對其中的圖像分割、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

3、煙草異物模式識別速度要求非常高的特點，著重分析了與系統(tǒng)實時性的實現(xiàn)關(guān)系較密切的幾個問題，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別模型。模型中，煙草異物模式識別問題被分割成為在各個判別單元之中的判別問題，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際情況，從像素點色度及判

4、別單元整體色度分布等兩個層次上提取有效特征對煙葉和異物進(jìn)行識別。具體研究內(nèi)容包括：基于灰度特征量的互補色增強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：采用像素點的色調(diào)、像素點的修正灰度、判別單元中灰度的一階中心矩(或標(biāo)準(zhǔn)差)這3個特征可對煙

5、葉和多種異物進(jìn)行有效的識別。 提出適于在線檢測條件下的動態(tài)閾值方法-機敏閾值判別法，該方法可降低實際生產(chǎn)線上光照等條件的變化對煙葉異物準(zhǔn)確識別的影響。 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)存管理機制及直接訪問物理內(nèi)存的方法等。采用雙緩存技術(shù)，實現(xiàn)了系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和處理的連續(xù)進(jìn)行，最終實現(xiàn)了系統(tǒng)運作的實時性。 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，設(shè)計了原理樣

6、機的調(diào)試實驗。實驗結(jié)果表明原理樣機能實時地運行，并能對多種異物進(jìn)行有效識別及剔除。 本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下幾個方面。 ①提出了新穎的互補色增強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)確識別這一難題。 ②采用雙緩存技術(shù)，實現(xiàn)對采集數(shù)據(jù)的連續(xù)存取和處理。并結(jié)合