專利名稱：一種基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的設(shè)備及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及煙葉葉梗的檢測(cè)方法，特別是一種基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的方法。
背景技術(shù)：
隨著目前煙草企業(yè)對(duì)煙葉原料和生產(chǎn)自動(dòng)化的要求越來越高，對(duì)于煙葉中含梗的煙葉指標(biāo)要求也越來越嚴(yán)格，如果煙葉中含梗量大，會(huì)造成煙的口味變化以及細(xì)小煙梗刺破煙紙?jiān)斐缮a(chǎn)的煙不合格，因此，面對(duì)大流量的煙葉生產(chǎn)加工工過程，需要一種自動(dòng)化的方法來檢測(cè)生產(chǎn)過程中煙葉中的煙梗，并且將不符合生產(chǎn)工藝的煙梗在線剔除。目前，在國(guó)內(nèi)的煙草生產(chǎn)企業(yè)中，都是通過風(fēng)選的方法，通過含梗煙葉與不含梗煙葉的重量不一樣，通過抽風(fēng)的方法，來分選含梗煙葉。這種方法對(duì)于煙梗的區(qū)分不好，大量的煙梗都會(huì)被誤選出去，進(jìn)入合格產(chǎn)品。本發(fā)明正是針對(duì)目前的這種狀態(tài)，發(fā)明了一種基于紅外成像的在線檢測(cè)煙梗的方法，能夠針對(duì)煙葉大流量生產(chǎn)加工狀況，在線檢測(cè)煙葉中含梗情況，并且將含梗的煙葉剔除。

發(fā)明內(nèi)容
1、發(fā)明目的本發(fā)明的目的是為了解決煙葉加工過程中，能夠滿足大流量加工要求的一種將含梗煙葉從煙葉中分離出來的方法，提高目前煙葉和煙梗分離的效率和準(zhǔn)確度，以提高整個(gè)煙葉加工的效率。2、技術(shù)方案本發(fā)明是按照以下技術(shù)方案實(shí)施的
所述基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的方法主要包括攤薄系統(tǒng)，傳輸裝置，檢測(cè)系統(tǒng)和剔除系統(tǒng)。其中攤薄系統(tǒng)包括振槽1，除團(tuán)及攤平、攤薄星輥2，接成團(tuán)煙葉皮帶3 ;傳輸裝置包括攤平、攤薄皮帶4 ;檢測(cè)系統(tǒng)包括檢測(cè)相機(jī)5，密封用光學(xué)玻璃6，紅外光源7 ;剔除系統(tǒng)包括雜物剔除氣閥及腔體8，接合格煙葉通道9，接剔除雜物通道10。本發(fā)明主要包括以下步驟
第一步將煙葉除團(tuán)，攤平，攤薄。通過振槽，星形輥和高速皮帶，將煙葉除團(tuán)，攤平，攤薄，使得結(jié)成團(tuán)的煙葉進(jìn)入接團(tuán)通道，顆粒較小的煙葉通過傳輸皮帶進(jìn)入光學(xué)檢測(cè)裝置。第二步，紅外光源透過皮帶得到煙葉的紅外透視圖。基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗是將紅外光源放置于皮帶傳輸皮帶下方，皮帶上方用線陣CCD接收紅外信號(hào)，并在CCD鏡頭前安裝紅外濾波片，使得只有紅外信號(hào)可以通過鏡頭，排除可見光的干擾。其原理是紅外信號(hào)較容易透過煙葉，但是不太容易透過煙梗，因此在獲得的圖像上，煙葉的灰度值比較大，而煙梗的灰度值較小，即煙梗在圖像上表現(xiàn)較暗，煙葉在圖像上表現(xiàn)較亮。第三步，提取圖像的特征，進(jìn)行圖形計(jì)算。其計(jì)算過程如下
利用相機(jī)生成的灰度圖像的像素灰度大小，對(duì)小于閾值的像素的數(shù)量來確定其煙梗的長(zhǎng)度和寬度，然后判斷是否為煙梗信息。
第四步，根據(jù)第三步的計(jì)算結(jié)果，將信息反饋到雜物剔除氣閥進(jìn)行處理。如果圖像計(jì)算分析結(jié)果顯示葉中不含梗，則煙葉進(jìn)入下一流程，如果計(jì)算結(jié)果顯示煙葉中含梗，則通過工控機(jī)計(jì)算煙梗位置，然后將位置數(shù)據(jù)發(fā)送到處理卡，通過處理卡延時(shí)處理，控制氣閥噴氣，將煙梗剔除。
3、優(yōu)點(diǎn)及效果通過本發(fā)明的實(shí)施，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)
一、可以流水作業(yè)，實(shí)時(shí)的檢測(cè)并剔除煙葉層中含梗的煙葉或是煙梗，有效的解決了目前打復(fù)烤生產(chǎn)線離線檢測(cè)方法檢測(cè)周期較長(zhǎng)(若干個(gè)小時(shí))，相對(duì)于生產(chǎn)來說檢測(cè)具有滯后性，不能夠很好的滿足生產(chǎn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)控制的難題；
二、通過皮帶和紅外光源的選擇，解決了目前煙葉透視方法檢測(cè)煙梗需要在空中成像，檢測(cè)時(shí)的煙葉姿態(tài)更好，大多數(shù)平鋪在皮帶上，檢測(cè)準(zhǔn)確率更高，同時(shí)通道也不容易堵塞。三、對(duì)比X射線等其他透視性較好的光源，用紅外光源可以有效的降低對(duì)人體有害的輻射，可以減少很多防輻射維護(hù)成本。四

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圖1為基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗裝置的布局圖。圖2為紅外光學(xué)檢測(cè)裝置的布局圖。圖3為基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的檢測(cè)流程4為圖像處理后的效果圖 標(biāo)注1 一振槽；2—除團(tuán)及攤平、攤薄星輥；3—接成團(tuán)煙葉皮帶；4一攤平、攤薄皮帶；5—檢測(cè)相機(jī)；6—密封用光學(xué)玻璃；7—紅外光源；8—雜物剔除氣閥及腔體；9一接合格煙葉通道；10—接剔除雜物通道。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明過程進(jìn)行說明
第一步將煙葉除團(tuán)，攤平，攤薄。通過振槽，星形輥和高速皮帶，將煙葉除團(tuán)，攤平，攤薄，使得結(jié)成團(tuán)的煙葉進(jìn)入接團(tuán)通道，顆粒較小的煙葉通過傳輸皮帶進(jìn)入光學(xué)檢測(cè)裝置。如圖1所示煙葉通過振槽I進(jìn)入星棍2，此時(shí)，較大的煙葉團(tuán)不容易掉下，隨著星棍進(jìn)入接團(tuán)皮帶3，較小的合格煙葉從星棍2縫隙中漏下，隨著攤平、攤薄皮帶4進(jìn)入光學(xué)檢測(cè)
>j-U ρ α裝直。第二步，紅外光源透過皮帶得到煙葉的紅外透視圖?；诩t外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗是將紅外光源放置于皮帶傳輸皮帶下方，皮帶上方用線陣CCD接收紅外信號(hào)，并在CCD鏡頭前安裝紅外濾波片，使得只有紅外信號(hào)可以通過鏡頭，排除可見光的干擾。其原理是紅外信號(hào)較容易透過煙葉，但是不太容易透過煙梗，因此在獲得的圖像上，煙葉的灰度值比較大，而煙梗的灰度值較小，即煙梗在圖像上表現(xiàn)較暗，煙葉在圖像上表現(xiàn)較亮。煙葉隨著攤平、攤薄皮帶4運(yùn)動(dòng)進(jìn)入光學(xué)檢測(cè)裝置，圖2所示為光學(xué)檢測(cè)裝置的側(cè)視圖，皮帶4下方為線性紅外光源7，皮帶4上方為密封用光學(xué)玻璃6，玻璃上方為檢測(cè)相機(jī)5。第三步，提取圖像的特征，進(jìn)行圖形計(jì)算。其計(jì)算過程如下
利用相機(jī)生成的灰度圖像的像素灰度大小，對(duì)小于閾值的像素的數(shù)量和連通性來確定其煙梗的長(zhǎng)度和寬度，然后判斷是否為煙梗信息。第四步，根據(jù)第三步的計(jì)算結(jié)果，將信息反饋到雜物剔除氣閥進(jìn)行處理。如果圖像計(jì)算分析結(jié)果顯示葉中不含梗，則煙葉進(jìn)入下一流程，如果計(jì)算結(jié)果顯示煙葉中含梗，則通過工控機(jī)計(jì)算煙梗位置，然后將位置數(shù)據(jù)發(fā)送到處理卡，通過處理卡延時(shí)處理，控制氣閥噴氣，將煙梗剔除，含梗的煙葉被氣閥噴到接剔除雜物通道10，而正常的煙葉則進(jìn)入接合格煙葉通道9。
權(quán)利要求
1.一種基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的方法，包括所述基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的方法主要包括攤薄系統(tǒng)，傳輸裝置，檢測(cè)系統(tǒng)和剔除系統(tǒng)，其中攤薄系統(tǒng)包括振槽，除團(tuán)及攤平、攤薄星輥，接成團(tuán)煙葉皮帶；傳輸裝置包括攤平、攤薄皮帶；檢測(cè)系統(tǒng)包括檢測(cè)相機(jī)，密封用光學(xué)玻璃，紅外光源；剔除系統(tǒng)包括雜物剔除氣閥及腔體，接合格煙葉通道，接剔除雜物通道。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的方法，其特征在于本發(fā)明主要包括以下步驟 第一步將煙葉除團(tuán)、攤平、攤薄，通過振槽，星形輥和高速皮帶，將煙葉除團(tuán)，攤平，攤薄，使得結(jié)成團(tuán)的煙葉進(jìn)入接團(tuán)通道，顆粒較小的煙葉通過傳輸皮帶進(jìn)入光學(xué)檢測(cè)裝置； 第二步，紅外光源透過皮帶得到煙葉的紅外透視圖， 基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗是將紅外光源放置于皮帶傳輸皮帶下方，皮帶上方用線陣CCD接收紅外信號(hào)，并在CCD鏡頭前安裝紅外濾波片，使得只有紅外信號(hào)可以通過鏡頭，排除可見光的干擾； 第三步，提取圖像的特征，進(jìn)行圖形計(jì)算； 第四步，根據(jù)第三步的計(jì)算結(jié)果，將信息反饋到雜物剔除氣閥進(jìn)行處理，如果圖像計(jì)算分析結(jié)果顯示葉中不含梗，則煙葉進(jìn)入下一流程，如果計(jì)算結(jié)果顯示煙葉中含梗，則通過工控機(jī)計(jì)算煙梗位置，然后將位置數(shù)據(jù)發(fā)送到處理卡，通過處理卡延時(shí)處理，控制氣閥噴氣，將煙梗副除。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的方法，其特征在于所述計(jì)算方法為利用相機(jī)生成的灰度圖像的像素灰度大小，對(duì)小于閾值的像素的數(shù)量和連通性來確定其煙梗的長(zhǎng)度和寬度，然后判斷是否為煙梗信息。
全文摘要
本發(fā)明涉及煙葉葉梗的檢測(cè)方法，特別是一種基于紅外成像在線檢測(cè)煙葉中含梗的方法。本發(fā)明的目的是為了解決煙葉加工過程中，能夠滿足大流量加工要求的一種將含梗煙葉從煙葉中分離出來的方法，提高目前煙葉和煙梗分離的效率和準(zhǔn)確度，以提高整個(gè)煙葉加工的效率。其原理是紅外信號(hào)較容易透過煙葉，但是不太容易透過煙梗，因此在獲得的圖像上，煙葉的灰度值比較大，而煙梗的灰度值較小，即煙梗在圖像上表現(xiàn)較暗，煙葉在圖像上表現(xiàn)較亮。
文檔編號(hào)G01N21/17GK103033476SQ20131001912
公開日2013年4月10日 申請(qǐng)日期2013年1月20日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月20日
發(fā)明者黃崗, 曾閩中, 李擁政, 楊順才, 劉玉剛, 王藝斌, 蔣鑫巍, 崔博 申請(qǐng)人:昆明聚林科技有限公司