一种叶片加料均匀性测量和评价方法

摘要

本发明公开了一种叶片加料均匀性测量和评价方法，其加料过程采用标准纸片作为叶片的替代物，采用食品级柠檬黄稀释液作为糖料标准物。通过图像处理分析技术定量的从三方面对叶片加料的均匀性进行评价：一、单张叶片料液量覆盖率；二、单张叶片的料液分布均匀性；三、多张叶片间料液分布均匀性。该方法首创研究了针对单张叶片料液施加附着量及料液分布均匀性的量化表征，具有直观、快速、有效的特点，应用前景良好。

说明书

技术领域

本发明涉及卷烟加工技术领域，具体是一种叶片加料均匀性测量 和评价方法。

背景技术

叶片加料作为制丝线的一个重要的工艺环节，其主要功能是将料 液按生产和配方的要求，通过设备、控制系统均匀、准确的施加到过 程中的烟叶中去。加料的均匀性对成品卷烟的感官感觉起着重要的作 用。因此为了提高加料的均匀性，近年来，行业进行了大量的研究和 改进。但是针对叶片加料均匀性的测量和评价方法上，缺乏直观且易 量化的评价方法。现有普遍采用的丙二醇标记法，主要是运用加料均 匀系数来表征卷烟加料均匀性。但这种方法存在固有局限性，主要表 现在一是不能直观表征，二是无法量化表征单一叶片本体施加均匀 性。

发明内容

本发明的针对现有技术中存在的不足，提供一种利叶片加料均匀 性测量和评价方法，可以从单张叶片料液量覆盖率、单张纸片的料液 分布均匀性以及多张纸片间料液分布均匀性等三方面对加料的均匀 性进行评价，而且可以实现对加料均匀性的量化。

一种叶片加料均匀性测量和评价方法，包括如下步骤：

a.加料原料确定：采用尺寸为40*40mm标准纸片作为叶片标准替 代物，柠檬黄10％稀释液作为糖料标准替代物；

b.加料试验和取样：在加料生产时，待设备稳定运行30min后， 在加料机进口振槽处向烟叶中均匀撒入120张标准纸片，在加料出口 将烟叶接出，人工挑选出标准纸片，从中随机挑选100片样品作为图 谱成像分析对象；

c.对100组图像进行预处理：首先利用K均值聚类算法进行背景 检测；再将图像的RGB色彩模型转化为HSV模型，提取V分量得到样 品灰度图像；最后利用最大类间差法自动选择阈值将样品灰度图像转 化为样品二值图像；

d.计算单张叶片料液覆盖率K_j：

首先根据样品二值图像统计出染色像素点的个数N_j，其中j代表 第j张纸片；

然后计算单张叶片料液覆盖率K_j：

$K_j=\frac{N_j}{400\times 400}\times 100\%$

其中，K_j表示第j张纸片的染色点相对于完整样品的覆盖率；

e.计算单张叶片的染色分布均匀性评价H_j：

将图像分割为5x5单元，根据二值图像统计每个网格的染色像素 点的个数M_j(i)，i∈(1，25)，其中，i表示第i个网格；

计算M_j(i)，i∈(1,25)的相对标准差(RSD)来评价单张叶片料液 的分布均匀H_j，H_j数值越大，代表纸片各网格区域通过料液染色的像 素点分布越平均，表示该纸片上料液分布均匀性越好，如下公式：

H_j＝1-RSD(M_j(i))其中，RSD(M_j(i))表示M_j(i)均方差；

f.计算多张叶片间的染色分布均匀性P：每片纸片上料液附着重 量Qj通过如下公式计算：

$Q_j=\underset{(x,y)\in \theta }{\Sigma }{C}_j(x,y)$

式中，C_j(x，y)是第j张纸片(x，y)像素点的灰度值；

通过Qj(j＝1，2，3…100)的相对标准差来评价多片纸片间料 液分布均匀性P，如下公式：

P＝1-RSD(Q_j)。

如上所述的叶片加料均匀性测量和评价方法，步骤b中加料工序 相关参数为：流量2500±30kg/h，雾化介质压力为0.15-0.25MPa， 滚筒转速为8r/min，加料比例为3.5％。

如上所述的叶片加料均匀性测量和评价方法，步骤c具体为：

通过相机定置定点拍摄将100片样品转换成JPG图像格式，分别 标记为Aj，j＝1，2，3，…，100，

提取原始采集图像的样品区域：利用图像处理的K均值聚类算法 进行背景检测，保留样品区域，将非样品区域标记为红色。

统一样品区域大小：将所有的采集图像以样品区域未中心重采样 为400x400像素大小的方形区域。

彩色图像到灰度图像的转换：将样品图像的RGB色彩模型转化为 HSV模型，提取V分量作为样品图像各像素点的灰度值，从得到样品 灰度图像。

灰度图像到二值图像的转换：利用图像处理的最大类间差法自动 选择阈值将样品灰度图像转化为样品二值图像，染色点标记为白色， 未染色点标记为黑色。

本发明利用图像处理分析技术建立了一种全新的加料均匀性测 量和评价方法，首创研究了针对单张叶片料液覆盖率及料液分布均匀 性的量化表征，建立了全新的加料均匀性评价模型，为以后开展加料 设备和加料工艺技术的研究，提供了量化评价平台，对卷烟产品质量 及其稳定性的提升有重要的意义。

附图说明

图1是经过加料后的标准染色纸片图像；

图2是通过背景检测和重采样后的染色纸片图像；

图3是染色纸片的灰度图像；

图4是染色纸片的二值图像；

图5是网格划分后的染色纸片图像。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案更加清楚明白，以下结合附图及 实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的 具体实施实例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施实例1

通过烟叶实际特征、替代物性能和实际施加效果比较，结合图像 分析技术特点，确定烟叶标准替代物为尺寸40*40mm标准纸片，糖料 标准替代物为柠檬黄10％稀释液(柠檬黄：标准糖料＝1:10)。

进行加料生产时，待开始喷料正常后(设备稳定运行30min)在 加料机进口振槽处向烟叶中均匀撒入120张标准纸片(5分钟时段 内)，在加料出口将烟叶接出，人工挑选出标准纸片，从中随机挑选 100张作为图谱成像分析对象。如图1所示，是其中一张经过加料后 的纸片。

通过自动聚类算法进行背景检测，并进行背景标识。使得在后续 的数据统计过程中剔除掉背景像素的影响，提高计算精度。将检测到 的背景标识为红色。

背景检测完毕以后，为了对所有图像进行统一处理，从图像中将 纸片区域提取出来，为了统一大小，将所有的纸片区域重采样为 400x400大小，得到待处理图像如图2所示，其中红色区域为标记的 背景。

背景区域分割完毕后，只剩下纸片的区域。在分割之前，需要将 图像由彩色进行转换为灰度图像，如图3所示。

根据图像可知图像像素可以分为着色像素和未着色像素的二值 图像，可以通过自动阈值算法来进行分割。如图4所示，白色区域为 着色像素。统计出染色像素点的个数N_j＝47680，

通过以下公式可以计算单张叶片料液覆盖率K_j。

$K_j=\frac{N_j}{400\times 400}\times 100\%$

经计算，可以得到该样品料液覆盖率K_j＝29.8％。

将图像分割为5x5单元，然后统计每个网格单元的染色像素点个 数M_j(i)的相对标准差，i∈(1，25)，其中，i表示第i个网格。相对 标准差的比对反应了均匀度。如图5所示，为图像的网格划分，如果 所有网格的染色点个数相同，说明整个纸片的均匀性较好。通过计算 网格染色像素点个数的均方差来表示单张纸片的染色分布均匀性H_j： H_j＝1-RSD(M_j(i))，其中，RSD(M_j(i))表示M_j(i)均方差。

本实例中经过计算单张纸片H_j＝77.5％。

用100张纸片的Qj(j＝1，2，3…100)的相对标准差Qj来评价多 片纸片间料液分布均匀性：P＝1-RSD(Q_j)，其中 式中C_j(x，y)是第j张纸片(x，y)像素点的灰度 值。

根据公式，当P值越大，表示整体的染色分布均匀性越好。经计 算，本实例P＝48.9％。

为了对单张叶片料液覆盖率K_j和单张叶片的染色分布均匀性H_j 评价准则的有效性进行验证，随机从100份样品中挑选出10份，请 经验丰富的质量工艺员对每份样品的料液覆盖率和染色分布均匀性 进行打分，同时将10份样品通过本发明方法进行评价。实施结果是， 本发明的评价与人工评价基本一致。由此可见，本发明能快速有效的 对单张叶片料液覆盖率和单张叶片的染色分布均匀性进行表征。

本发明选择用纸片替代烟叶,由于纸片的单位面积的质量接近于 烟叶的单位面积质量，而且400*400mm面积接近于烟叶的平均面积， 可以很好的对烟叶进行模拟。

本发明选择用柠檬黄稀释液作为糖料标准替代物，由于柠檬黄是 水溶性合成色素，呈鲜艳的嫩黄色，色泽跨度大，辨识度较高，而且 柠檬黄安全度比较高，基本无毒。

本发明选择用图像处理分析技术评价叶片均匀性可以实现计算 机自动化处理，减少人为因素导致的误差，另外图像处理分析技术运 用模式识别等预处理方法，能有效的提取图像灰度或颜色特征、边界 特征、区域特征，从而建立更好的分析模型。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并 不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范 围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。