[发明专利]一种基于机器视觉的香烟滤棒在线计数和质量检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的香烟滤棒在线计数和质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：利用线扫描相机采集香烟滤棒的装箱图像；

步骤2：从装箱图像中提取香烟滤棒成像区域，去除包装箱成像区域；

步骤3：对香烟滤棒成像区域进行形态学开操作，获得多个滤棒连通域；

步骤4：采用标准滤棒模板依次对步骤3获得的多个滤棒连通域进行模板匹配，统计匹配度大于设定匹配值S1的连通域个数N1′，并将N1′作为香烟滤棒第一次匹配成功的数量，记录匹配度数组S[N1′]；

其中，匹配度大于设定匹配值S1的连通域为成功匹配的滤棒连通域；

步骤5：将步骤4中已经成功匹配的滤棒连通域从步骤3获得的多个滤棒连通域中去除，获得未成功匹配的滤棒连通域，对所有未成功匹配的滤棒连通域进行形态学开操作后，搜索连通域，获得N_blobs个剩余连通域；

步骤6：计算出每个剩余连通域的面积

其中，为搜寻到的第i个剩余连通域的面积；

步骤7：根据步骤6搜寻到的每个剩余连通域的面积大小，按照下面公式计算未成功匹配的滤棒连通域中包含过滤棒的数目N2，

其中，S_one为单个非标准香烟滤棒成像面积设定值，δ_i为第i个剩余连通域包含过滤棒的个数；

步骤8：计算当前装箱图像中包含所有过滤棒的总数N＝N1′+N2；

步骤9：将香烟滤棒第一次匹配成功的数量N1′与总数N求商，计算滤棒的装箱质量系数

所述步骤4中采用标准滤棒模板依次对步骤3获得的多个滤棒连通域进行模板匹配的具体过程如下：

步骤1)：采用绘图软件，绘制过滤嘴圆形模板，其中，过滤嘴圆形模板的半径大小等于图像中标准滤棒的半径大小；

步骤2)：设Pixel_2(x,y)为多个滤棒连通域形成的区域图像中的任一像素的灰度值，以Pixel_2(x,y)为匹配中心O(x₀,y₀)，对多个滤棒连通域形成的区域图像中的每个像素点进行如下模板匹配，得到匹配矩阵S⁰[W,H]，S⁰[W,H]中记录每个像素点的匹配结果，W和H均为整数，分别表示多个滤棒连通域形成的区域图像的宽和高；

模板匹配过程如下：

①令过滤嘴模板圆形模板Model(x₀,y₀)的圆心为O(x₀,y₀)，过滤嘴模板圆形模板的边缘半径为r，将过滤嘴模板依次扫描步骤3获得的多个滤棒连通域，P(x_α,y_α,α)为多个滤棒连通域上经过模板圆心的直线L(α)与模板边缘的交点，其中，α＝10°·Nl，Nl为整数，表示第Nl根直线，从1开始取值，Nl＝{1,2,3...36}，得到交点的集合M(x_α,y_α,α)；

②分别以圆心为O(x₀,y₀)，r-d和r+d为半径绘制阈值圆C₁、C₂，则两阈值圆C₁、C₂与直线L(α)相交，记阈值圆C₁与L(α)相交处像素的灰度值集合分为C₁(x_α,y_α,α)，记阈值圆C₂与L(α)相交处像素的灰度值集合分别为C₂(x_α,y_α,α)，d为设定距离；

③按照下面的公式计算直线L(α)上的三点的归一化亮度梯度值D_α：

④进行匹配度计算，按照逐行逐列对待匹配的多个滤棒连通域进行轮循，匹配中心为当前像素点，基于③中得到的归一化亮度梯度值D_α计算出该匹配中心处的模板匹配度γ；

⑤据匹配度γ的大小，判断匹配中心处的模板匹配是否成功，若γ≥γ_T，则匹配成功，否则，匹配失败，γ_T为匹配成功设定阈值；

⑥将每个像素点的模板匹配度作为匹配矩阵中的元素按照像素点所在的行和列的顺序对应存储于匹配矩阵S⁰[W,H]中。