為在卷煙爆珠放行檢驗中準確檢測出氣泡缺陷爆珠,避免將污點、白斑以及膠皮粘附等非必檢缺陷誤識別為氣泡,基于計算機視覺技術(shù)建立了一種高精度氣泡缺陷檢測方法。首先,在HSV（Hue,Saturation, Value）顏色空間中對圖像進行分割,實現(xiàn)爆珠區(qū)域的精確提取;其次,對LoG（Laplacian of Gaussian）邊緣檢測算子進行改進,增強氣泡輪廓,抑制其他缺陷輪廓;最后,根據(jù)氣泡的"雙液環(huán)"特性對提取出的輪廓進行編碼,準確識別出氣泡。采用3種不同規(guī)格、不同顏色的爆珠樣品對該方法進行測試,結(jié)果表明:本文方法對氣泡缺陷的平均識別率為98.9%,平均誤檢率為0.21‰,與人工檢測對比偏差為±0.03%,對不同類別爆珠的氣泡缺陷均具有較高識別率。該方法可為提高卷煙爆珠外觀質(zhì)量檢測水平提供支持。 

【文章來源】：煙草科技. 2020,53(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

卷煙爆珠氣泡缺陷視覺檢測平臺結(jié)構(gòu)圖

國內(nèi)現(xiàn)有的卷煙爆珠有幾十種顏色，在檢測中首先要消除爆珠的亮白色背景，實現(xiàn)不同顏色卷煙爆珠提取的通用性。通過對各種樣品進行采樣測試，將CCD采集的圖像從RGB(Red,Green,Blue）顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV (Hue,Saturation,Value）顏色空間[5-6]，并提取其中的H（色調(diào)）及V（亮度）分量，將兩者進行疊加，然后對疊加后的圖像進行簡單閾值分割，提取爆珠區(qū)域，結(jié)果見圖3。圖3 爆珠圖片背景分割提取效果

爆珠圖片背景分割提取效果


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