[发明专利]一种基于机器视觉的烟丝质量追溯方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的烟丝质量追溯方法，其特征在于，包括：检测烟丝生产加工过程中的异物种类、数量及含量，收集烟丝的上游加工数据，评估烟丝质量，追溯上游物料质量，根据质量评估改良上游加工工艺；根据异物情况预测物料的质量趋势，自适应调节下游对应工序生产参数，对下游加工环节提供物料质量控制和追溯。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的烟丝质量追溯方法，其特征在于，所述检测烟丝生产加工过程中的异物种类、数量及含量的方法：采集加工过程中烟丝的图像，通过图像处理算法判断烟丝中是否含有非烟异物；若存在非烟异物，使用深度学习算法进一步对图像进行分析，识别异物种类、数量和含量。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的烟丝质量追溯方法，其特征在于，所述图像处理算法具体包括：

图像预处理：对原始烟丝图像进行图像增强处理、图像去噪处理、图像分割处理或图像差分处理中的一种或几种处理；

特征提取：特征提取对象包括但不局限于烟丝增强图像中连通域个数、连通域总面积、灰度共生矩阵、灰度分布、灰度对比度、黑白像素比例、查找表或分类器。

4.根据权利要求2所述的基于机器视觉的烟丝质量追溯方法，其特征在于，所述深度学习算法具体包括：

采用纯净的烟丝图像、含有异物的烟丝图像和异物图像训练预设的深度学习模型；

根据训练好的深度学习模型提取待检测异物图像的特征；

利用基于预设深度学习模型训练的分类器对含异物烟丝图像的异物种类进行识别，生成待检测烟丝图像的识别结果。

5.一种基于机器视觉的烟丝质量追溯系统，其特征在于，包括异物检测系统，以及烟丝质量追溯系统；

所述异物检测系统，用于检测烟丝中的异物种类、异物数量和异物含量；

所述烟丝质量追溯系统，用于分析和统计异物检测系统检测的结果，以及批次号、牌号、产地、上游加工工艺及厂家数据，评估上游物料质量，改良加工工艺；同时预测物料的质量趋势，对后续加工环节参数进行修改；追溯和控制上下游烟丝质量。

6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的烟丝质量追溯系统，其特征在于，所述异物检测系统包括图像采集装置和一体控制柜；

所述图像采集装置，安装于敞开式烟丝生产线输送设备正上方，或者两级输送设备落差处，用于采集在线输送过程中烟丝表面的所有信息；

所述一体控制柜包括图像处理器，根据采集的烟丝图像，通过图像处理算法和深度学习算法，判断烟丝中是否含有非烟异物，以及识别非烟异物种类和数量。

7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的烟丝质量追溯系统，其特征在于，还包括物料摊薄装置，用于将输送带上的物料摊薄，限制物料的厚度，方便烟丝物料的图像采集；所述图像采集装置和一体控制柜为一体化设计。

8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的烟丝质量追溯系统，其特征在于，所述物料摊薄装置包括拨料辊，拨料辊架设于皮带机上方，通过旋转将物料横向摊铺，拨料辊转速与皮带机匹配。

9.根据权利要求6所述的基于机器视觉的烟丝质量追溯系统，其特征在于，所述图像采集装置包括柜体，柜体内设置有分隔视窗玻璃，分隔视窗玻璃一侧的柜体内设置有相机、照明光源、反光镜和通讯控制电气，相机、照明光源和反光镜分别固定在相机安装支架、光源安装调整支架和反光镜安装调整支架上。

10.根据权利要求5或9所述的基于机器视觉的烟丝质量追溯系统，其特征在于，所述异物种类包括但不限于塑料制品、橡胶制品、泡沫制品、金属制品、石子、玻璃制品、昆虫虫卵、毛发、羽毛、木制品、纸制品、棉线、布制品或麻制品。