[发明专利]一种基于机器视觉的卷烟机盘纸换卷余量检测系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的卷烟机盘纸换卷余量检测系统，其特征在于：包括图像采集单元、图像去噪单元、图像分割单元、图像边缘检测单元和计算单元；

所述图像采集单元对盘纸进行图像采集，盘纸图像包含背景、盘纸和透明塑料盘芯，图像采集单元的输出端连接图像去噪单元；

所述图像去噪单元对接收到的图像采用中值滤波去除椒盐噪声，得到去噪后的图像，图像去噪单元的输出端连接图像分割单元；

所述图像分割单元对去噪后的图像采用最小误差算法进行阈值分割，将图像中的目标与背景分开得到分割后的图像；图像分割单元的输出端连接图像边缘检测单元；

所述图像边缘检测单元对分割后的图像采用Canny算子去除高斯噪声并定位盘纸边缘，图像边缘检测单元的输出端连接计算单元；

所述计算单元调用Open eVision软件的EasyGauge模块中的CircleGauge、LineGauge功能进行尺寸测量，根据检测区域内的像素点，采用最小二乘法拟合出盘纸的外圆弧边缘和内圆弧边缘，根据圆心坐标计算得到盘纸厚度，将像素尺寸乘以标定系数获得盘纸实际厚度尺寸；当盘纸厚度小于设定值时，计算单元输出拼接动作信号至卷烟机，卷烟机自行启动盘纸拼接动作，完成对新旧盘纸的自动切换工作。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的卷烟机盘纸换卷余量检测系统，其特征在于，所述图像分割单元采用最小误差算法进行阈值分割，最小误差算法包括以下步骤：

(2.1)设目标、背景灰度值的密度分别为f₁(x)、f₂(x)，目标点、背景点分别占图像总点数的m与1-m，则混合概率密度f(x)为：

f(x)＝mf₁(x)+(1-m)f₂(x)       (1)

(2.2)选定阈值T，求中的误差概率p(T)

p(T)＝mp₁(T)+(1-m)p₂(T)            (2)

其中，

(2.3)根据最小分类误差思想给出准则函数J(T)，当(T)最小时，求出最佳阈值T^*；

J(T)＝1+2[P₁(T)lnσ₁(T)+P₂(T)l_nσ₂(T)]-[P₁(T)lnP₁(T)+P₂(T)lnP₂(T)]  (4)

其中，

则最佳阈值T^*为：

3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的卷烟机盘纸换卷余量检测系统，其特征在于，所述图像边缘检测单元采用Canny算子去除高斯噪声并定位盘纸边缘，Canny算子去除高斯噪声并定位盘纸边缘的方法包括如下步骤：

(3.1)用一个高斯滤波器平滑输入图像，令f(x，y)为输入图像，G(x，y)为高斯函数，平滑后的图像f_s(x，y)为：

f_s(x，y)＝G(x，y)·f(x，y)       (10)

(3.2)计算图像梯度幅值和角度

其中，

(3.3)对梯度幅值图像应用非极大值抑制；寻找最接近a(x，y)的方向d_k，若M(x，t)的值大于沿d_k的两个像素，则令g_n(x，y)＝M(x，y)，否则，令g_n(x，y)＝0(抑制)，g_n(x，y)为非极大值抑制后的图像；

(3.4)用双阈值处理和连接分析来检测并连接边缘；使用高阈值T_H与低阈值T_L，高阈值与低阈值比率为2:1或3:1；将小于T_L的点抛弃，赋0；将大于T_H的点标记为边缘点，与边缘点连接且大于T_L的点也标记为边缘点，赋1。