CN114972800A - 计量料槽异物识别预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种计量料槽异物识别预警方法，本发明的主要设计构思在于，结合图像识别技术，从颜色角度对烟丝和异物进行区分，能够精准、高效地将混杂在烟丝中的异物进行识别并发出警报提示清除，具体地，实时检测异物识别功能的预设前置条件是否达成，一旦达成则触发图像采集，并将采集到的计量料槽图像进行预处理、颜色特征提取以及分类识别，当识别出计量料槽图像中的存在异物时，触发多维预警模式。本发明不局限于金属材质的异物，任何与烟丝色彩具有差异的杂质均可被发现、预警，从而有效保障了生产过程中的烟丝质量，并保障设备流畅、高效地运行。

Description

计量料槽异物识别预警方法

技术领域

本发明涉及卷烟制造领域，尤其涉及一种计量料槽异物识别预警方法。

背景技术

在现有的卷接机中，陡角提丝带将烟丝从贮料区经桨叶辊整理和杂质去除后送入计量料槽。杂质去除主要依靠永磁铁去除铁金属杂质，能够较好地杜绝铁金属杂质落入机器，对机器造成的损坏，但是在烟丝输送过程中，烟丝中经常参杂的非金属杂质无法被去除。这些非金属杂质种类多样不易分类区分，且不存在统一共性，因而为去除异物操作带来挑战，而如果放任不管，这些计量料槽中的非金属异物同样会损坏机器、甚至影响产品质量。

举例来说，在ZJ17型卷烟机烟丝输送过程中，成品烟丝从烟丝房经过管道输送到卷接机内。烟丝加工过程工序繁杂，且环境大多为开放式，难免会有外界的异物掉落到烟丝中，随着烟丝一起进入卷接机内。这些异物有些是机器加工过程中掉落的金属异物，也有些是人工操作过程中掉落的非金属异物。异物随烟丝一起进入卷接机内，坚硬的异物会造成机器停机影响生产，甚至永久损坏机器；非坚硬类体积较小的异物会随着烟丝一起被加工成卷烟，影响产品质量。

发明内容

鉴于上述，本发明旨在提供一种计量料槽异物识别预警方法，以解决现有卷接中非金属类杂质无法被识别，容易掉落到卷接机中影响生产等问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供了一种计量料槽异物识别预警方法，其中包括：

实时检测异物识别功能的预设前置条件是否达成；

若达成，则在接收到启动信号后，触发图像采集；

将采集到的计量料槽图像进行预处理；

提取预处理后的计量料槽图像的颜色特征，并基于所述颜色特征进行分类识别；

当检测出计量料槽图像中存在异物时，触发多维预警模式。

在其中至少一种可能的实现方式中，所述预设前置条件包括计量料槽内的烟丝存储量。

在其中至少一种可能的实现方式中，所述方法还包括：若检测到所述预设前置条件未达成，则在接收到停止信号后，待处理完成最后一组图像后，退出异物识别功能。

在其中至少一种可能的实现方式中，所述提取预处理后的计量料槽图像的颜色特征，并基于所述颜色特征进行分类识别包括：

对降噪处理后的计量料槽图像按既定的烟丝颜色阈值进行分割，得到若干个图像区域；

将分割后的图像区域以及烟丝颜色特征输入至预先训练的分类器内，由分类器识别计量料槽图像中是否包含颜色特征异于烟丝颜色特征的图像区域；

若包含，则将颜色异于烟丝的图像区域确定为异物。

在其中至少一种可能的实现方式中，预先从烟丝图像样本中提取R、G、B三分量的最大值和最小值；

据所述最大值以及最小值计算平均值；

将所述平均值表征为烟丝颜色阈值。

在其中至少一种可能的实现方式中，所述将颜色异于烟丝的图像区域确定为异物包括：

预设异物颜色相对计量料槽图像中烟丝颜色的占比范围值；

当颜色异于烟丝的图像区域在整个计量料槽图像中的占比值大于所述占比范围值时，则确定存在异物。

在其中至少一种可能的实现方式中，所述触发多维预警模式包括：分别触发显示警报提示信息以及输出报警音频。

本发明的主要设计构思在于，结合图像识别技术，从颜色角度对烟丝和异物进行区分，能够精准、高效地将混杂在烟丝中的异物进行识别并发出警报提示清除，具体地，实时检测异物识别功能的预设前置条件是否达成，一旦达成则触发图像采集，并将采集到的计量料槽图像进行预处理、颜色特征提取以及分类识别，当识别出计量料槽图像中的存在异物时，触发多维预警模式。本发明不局限于金属材质的异物，任何与烟丝色彩具有差异的杂质均可被发现、预警，从而有效保障了生产过程中的烟丝质量，并保障设备流畅、高效地运行。

附图说明

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步描述，其中：

图1为本发明实施例提供的计量料槽异物识别预警方法的流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本发明提出了一种计量料槽异物识别预警方法的实施例，具体来说，如图1示意其中包括：

步骤S1、实时检测异物识别功能的预设前置条件是否达成；

步骤S2、若达成预设前置条件，则在接收到启动信号后，触发图像采集；

步骤S3、将采集到的计量料槽图像进行预处理；

步骤S4、提取预处理后的计量料槽图像的颜色特征，并基于所述颜色特征进行分类识别；

步骤S5、当检测出计量料槽图像中存在异物时，触发多维预警模式。

进一步地，所述预设前置条件包括计量料槽内的烟丝存储量。

进一步地，所述方法还包括：若检测到所述预设前置条件未达成，则在接收到停止信号后，待处理完成最后一组图像后，退出异物识别功能。

进一步地，所述提取预处理后的计量料槽图像的颜色特征，并基于所述颜色特征进行分类识别包括：

对降噪处理后的计量料槽图像按既定的烟丝颜色阈值进行分割，得到若干个图像区域；

将分割后的图像区域以及烟丝颜色特征输入至预先训练的分类器内，由分类器识别计量料槽图像中是否包含颜色特征异于烟丝颜色特征的图像区域；

若包含，则将颜色异于烟丝的图像区域确定为异物。

进一步地，预先从烟丝图像样本中提取R、G、B三分量的最大值和最小值；

据所述最大值以及最小值计算平均值；

将所述平均值表征为烟丝颜色阈值。

进一步地，所述将颜色异于烟丝的图像区域确定为异物包括：

预设异物颜色相对计量料槽图像中烟丝颜色的占比范围值；

当颜色异于烟丝的图像区域在整个计量料槽图像中的占比值大于所述占比范围值时，则确定存在异物。

进一步地，所述触发多维预警模式包括：分别触发显示警报提示信息以及输出报警音频。

前述各个方法实施例可以具体由功能启停判断模块、图像识别模块以及预警模块实现，且三个模块相互衔接，互成触发条件。

具体来说，为完善整个工作流程，避免能源浪费和错判误判，本发明提出前置一功能启停判断模块，也即是先由功能启停判断模块判断异物识别功能运行的前置条件是否达成，主要是指卷接机是否在正常运行状态、烟丝是否在正常输送。在实际操作中，功能启停判断模块可以由九个光传感器组成，九个传感器三个为一组，均匀分布在一个长条状线排上，三组以相同间隔竖直连接在计量料槽的上壁内侧，用于检测计量料槽内烟丝的存储量，以便检测可用做识别功能启动、停止的条件。例如，当设备处于停止状态时，九个传感器中有任意三个传感器检测到信号，则可认为卷接机已经进入正常运行状态，烟丝已经在正常输送，此时便可以向后续的图像识别模块发送启动信号，使图像识别模块开始进行图像采集、辨识。再例如，当设备在正常运行状态时，九个传感器仅一个传感器接收到信号，则判断烟丝输送正处于结束状态，此时功能启停判断模块发出停止信号，使图像识别模块开始进入图像采集处理停止模式，待处理完成最后一组图像后，识别功能停止运行。

关于图像识别模块，则可以分为图像拾取(高速摄像机)、图像去噪、特征提取、分类四个单元。当功能启停判断模块发送启动信号后，高速摄像机开始工作。具体地，高速摄像机可以置于计量料槽前部的有机玻璃外侧，使拍摄角度覆盖整个计量料槽。当图像采集工作完成后，对图像进行去噪等处理，之后，对预处理后的图像按既定的烟丝阈值(预先可以从烟丝图像样本中提取R、G、B三分量的最大值和最小值，并据此计算平均值，从而可以确定出表征烟丝的颜色阈值)进行分割，得到若干特定的图像区域。将分割后的图像以及烟丝的颜色特征阈值置于预先训练的分类器内，由分类器对这些分割的图像区域进行判断，识别其中是否含有颜色特征异于烟丝颜色特征的图像，并将颜色异于烟丝的图像区域确定为异物。进一步地，为防止误判，可预设异物颜色相对图像中烟丝颜色的占比范围值，当异物颜色占比大于所述占比范围值时，确定图片中存在异物。

当确定图像中存在异物时，图像识别模块向预警模块输出触发信号，具体来说，可以向原机PLC的输入端口发送一个高电平信号，经不同的继电器动作，可以分别触发触控屏输出警报提示信息，或触发警报器响起，以便提示工作人员及时清理槽中异物。

综上所述，本发明的主要设计构思在于，结合图像识别技术，从颜色角度对烟丝和异物进行区分，能够精准、高效地将混杂在烟丝中的异物进行识别并发出警报提示清除，具体地，实时检测异物识别功能的预设前置条件是否达成，一旦达成则触发图像采集，并将采集到的计量料槽图像进行预处理、颜色特征提取以及分类识别，当识别出计量料槽图像中的存在异物时，触发多维预警模式。本发明不局限于金属材质的异物，任何与烟丝色彩具有差异的杂质均可被发现、预警，从而有效保障了生产过程中的烟丝质量，并保障设备流畅、高效地运行。

本发明实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项或复数项的任意组合。例如，a，b和c中的至少一项可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c或a和b和c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，但以上仅为本发明的较佳实施例，需要言明的是，上述实施例及其优选方式所涉及的技术特征，本领域技术人员可以在不脱离、不改变本发明的设计思路以及技术效果的前提下，合理地组合搭配成多种等效方案；因此，本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种计量料槽异物识别预警方法，其特征在于，包括：

实时检测异物识别功能的预设前置条件是否达成；

若达成，则在接收到启动信号后，触发图像采集；

将采集到的计量料槽图像进行预处理；

提取预处理后的计量料槽图像的颜色特征，并基于所述颜色特征进行分类识别；

当检测出计量料槽图像中存在异物时，触发多维预警模式。

2.根据权利要求1所述的计量料槽异物识别预警方法，其特征在于，所述预设前置条件包括计量料槽内的烟丝存储量。

3.根据权利要求1所述的计量料槽异物识别预警方法，其特征在于，所述方法还包括：若检测到所述预设前置条件未达成，则在接收到停止信号后，待处理完成最后一组图像后，退出异物识别功能。

4.根据权利要求1所述的计量料槽异物识别预警方法，其特征在于，所述提取预处理后的计量料槽图像的颜色特征，并基于所述颜色特征进行分类识别包括：

对降噪处理后的计量料槽图像按既定的烟丝颜色阈值进行分割，得到若干个图像区域；

将分割后的图像区域以及烟丝颜色特征输入至预先训练的分类器内，由分类器识别计量料槽图像中是否包含颜色特征异于烟丝颜色特征的图像区域；

若包含，则将颜色异于烟丝的图像区域确定为异物。

5.根据权利要求4所述的计量料槽异物识别预警方法，其特征在于，所述烟丝颜色阈值确定方式包括：

预先从烟丝图像样本中提取R、G、B三分量的最大值和最小值；

据所述最大值以及最小值计算平均值；

将所述平均值表征为烟丝颜色阈值。

6.根据权利要求1所述的计量料槽异物识别预警方法，其特征在于，所述将颜色异于烟丝的图像区域确定为异物包括：

预设异物颜色相对计量料槽图像中烟丝颜色的占比范围值；

当颜色异于烟丝的图像区域在整个计量料槽图像中的占比值大于所述占比范围值时，则确定存在异物。

7.根据权利要求1～6任意选哪个所述的计量料槽异物识别预警方法，其特征在于，所述触发多维预警模式包括：分别触发显示警报提示信息以及输出报警音频。

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