[发明专利]一种烟丝桶残余物的视觉检测方法

说明书

本发明公开了视觉检测领域的一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，包括：获取在线烟丝桶内部图像，对在线烟丝桶内部图像得到最终残余物二值化分割图像B_F；计算所述最终残余物二值化分割图像B_F中残余物像素数量，对否存在残余物进行初步判断；将在线烟丝桶内部图像分离出在线将残余物图像I_F；计算残余物图像I_F的维特征向量并输入训练好的支持向量机SVM进行判断，进一步判断否存在残余物进行；将所述最终残余物二值化分割图像B_F中残余物像素数量与设定数量进行对比，判断是否需要机器清扫；本发明提出的检测方法实施简单，硬件要求低，采用无接触测量，操作简单，直接应用在现有生产线上，避免了生产线改造，减少了安装成本。

技术领域

本发明属于视觉检测技术领域，具体涉及烟丝桶残余物的视觉检测。

背景技术

在制丝环节中为了生产出高品质的成品烟丝，必须保证烟丝的产品等级，而烟丝桶残余物的清除是确保烟丝等级的关键。当前烟丝桶残留物的检测主要是依靠人工人眼排查，发现有残留物存在，进行人工清扫，增加了人力成本，而且效率也比较低下；若残留物未清扫进入后续的生产环节，将导致严重的质量事故，造成更大的经济损失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，从而减少生产线中的人眼排查，提高生产线的自动化水平。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种烟丝桶残余物的视觉检测方法，包括：

获取在线烟丝桶内部图像，对在线烟丝桶内部图像分析生成残余物初步二值化分割图像B_SLT；

采用概率图模型对残余物初始二值化分割图像B_SLT迭代得到最终残余物二值化分割图像B_F；计算所述最终残余物二值化分割图像B_F中残余物像素数量，当残余物像素数量为0时，输出不存在残余物的判断；

当残余物像素数量不为0时，通过最终残余物二值化分割图像B_F将在线烟丝桶内部图像分离出在线将残余物图像I_F；计算残余物图像I_F的维特征向量并输入训练好的支持向量机SVM进行判断，当所述最终残余物二值化分割图像B_F的分割不正确时，输出不存在残余物的判断；

当最终残余物二值化分割图像B_F的分割正确时，将所述最终残余物二值化分割图像B_F中残余物像素数量与设定数量进行对比，判断是否需要机器清扫。

优选的，烟丝生产线过程中烟丝桶运行至工业相机下方，调节光源将烟丝桶内部照亮，工业相机拍摄图像，并对图像进行固定区域分割，获取在线烟丝桶内部图像。

优选的，对在线烟丝桶内部图像分析得到饱和度通道特征分布图F_S、亮度通道特征分布图F_L和纹理密度特征分布图F_T，并融合形成残余物初步二值化分割图像B_SLT。

优选的，由在线烟丝桶内部图像得到饱和度通道颜色直方图，通过饱和度通道颜色直方图和残余物特征模型计算在线烟丝桶内部图像中每一个像素为残余物像素的概率值，得到饱和度通道特征分布图F_S。

优选的，所述残余物特征模型构建过程包括：

获取烟丝桶内部历史图像，构建离线数据集；

对烟丝桶内部历史图像进行固定区域分割，获取烟丝桶底面历史图像；

人工对每一张烟丝桶底面历史图像进行判断，若存在残余物，将烟丝桶中的残余物按像素进行标注，将残余物从烟丝桶底面历史图像中分割出来，构成离线烟丝桶残余物图像数据集；