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原文传递一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法

专利名称：	一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法
摘要：	一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法，该方法利用烟梗与烟片的X射线图像特征差异，采用灰度形态学滤噪、区域生长法图像分割进行图像预处理，同时采用基于无监督机器学习功能的模糊C‑均值聚类算法归属判断，结合形状判定因子，设计并实现对烟片物料中烟梗的无损检测识别的图像识别算法。并根据现有粗梗、长短梗的界定标准进一步建立了烟梗形态定量检测算法，包括粗梗率、长短梗率的检测计算，粗梗率检测算法主要涉及分段外接矩形法提取烟梗直径、粗梗判定、粗梗质量计算。长短梗率检测算法主要涉及烟梗骨骼化、骨架长度计算、长短梗判定及质量计算。其优点是能显著提高检测结果的准确性和工作效率，消除人为影响。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	河南;41
申请人：	中国烟草总公司郑州烟草研究院
发明人：	朱文魁;郭高飞;丁美宙;黄岗;陈良元;马宇平;王艺斌;刘斌
专利状态：	有效
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201711277072.0
公开号：	CN108007945A
代理机构：	郑州中民专利代理有限公司 41110
代理人：	姜振东
分类号：	G01N23/04(2018.01)I;G01B15/00(2006.01)I;G06K9/40(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G;G01;G06;G01N;G01B;G06K;G01N23;G01B15;G06K9;G01N23/04;G01B15/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62
申请人地址：	450001 河南省郑州市高新区枫杨街2号
主权项：	一种基于X射线透射图像定量检测烟梗中粗梗率和长短梗率的测定方法，其特征在于：该方法利用烟梗与烟片的X射线图像特征差异，采用灰度形态学滤噪、区域生长法图像分割进行图像预处理，同时采用基于无监督机器学习功能的模糊C‑均值聚类算法归属判断，结合形状判定因子，设计并实现了对烟片物料中烟梗的无损检测识别的图像识别算法，在此基础上，并根据现有的粗梗、长短梗的界定标准进一步建立了烟梗形态定量检测算法，包括粗梗率、长短梗率的检测计算，具体步骤如下：1）. 对粗梗率的图像检测，是建立在烟梗检测识别算法和烟梗含量定量检测算法基础上的，主要涉及对图像中的所有烟梗进行直径尺寸提取、粗梗判定、粗梗质量计算、粗梗率计算，具体计算方法如下：（1）针对采集到的X射线透射图像中的所有烟梗，通过烟梗检测识别算法对图像中烟梗目标识别的基础上，对每个烟梗目标区域采用分段外接矩形法进行图像分割处理，统计烟梗各段的直径（即各段外接矩形的宽度）d1，d2，d3，…，dn，对各段直径取平均值进而计算出烟梗直径D=；（2）对每个烟梗，当D>2.38mm时即判定为粗梗；（3）对图像中判定为粗梗的烟梗目标，采用烟梗含量定量检测算法，确定粗梗的质量，进而计算出检测样品中粗梗率；2）. 对长短梗率的图像检测，也是以烟梗检测识别和含量定量检测为基础的，主要涉及对图像中烟梗长度尺寸提取、长短梗判定、长短梗质量计算、长短梗率计算，具体计算方法如下：（1）针对采集的X射线透射图像，通过烟梗检测识别算法对图像中烟梗目标识别的基础上，对每个烟梗目标区域采用迭代算法进行图像骨骼化，确定烟梗的几何骨架，计算出的烟梗骨架长度L即为烟梗长度；（2）对每个烟梗，当L>20mm时即判定为长梗，反之判定为短梗；（3）对图像中判定为长梗的烟梗目标，采用烟梗含量定量检测算法，确定长梗的质量，进而计算出检测样品中长梗率；基于同样的方法可计算出短梗率。
所属类别：	发明专利