基于機器視覺的卷煙紙燃燒灰度值計算與白度板標定的研究

鄭晗，王浩，張瑩，謝姣，王旭，余振華

云南中煙工業有限責任公司技術中心，云南昆明，650231

0 引言

卷煙消費者日益關注卷煙的質量，其中最直接的視覺評價即卷煙紙外觀、燃燒時的灰柱顏色及狀態等[1]。煙灰顏色越白，消費者的視覺感受越好，通常認為卷煙的檔次也越高。現階段沒有統一的測試標準，卷煙燃燒質量的影響因素較多，對卷煙紙及其燃燒灰柱顏色的判斷無法實現定量分析[2-3]。

白度是表征物體色白的程度，其評價對產品質量及其質量控制非常重要，但國際照明委員會推薦的白度公式日顯局限已不能滿足白度評價需求，在不同行業中白度評價采用的標準也各不相同[4-8]。主觀評價白度易受觀察者等多種因素影響，并不易準確地將主觀感知定量化；客觀評價用白度公式給出具體白度值，更有利于白度的精準表達與傳遞。由于白度評價關乎產品的質量控制與等級劃分，在工業生產中具有重要意義，因此，研究者一直在探尋更符合人眼視覺感知的白度公式。馬勝楠[9]等參照GB/T 22427.6-2008 淀粉白度的測定方法，采用白度儀測定卷煙煙灰顏色，研究了卷煙煙灰燃燒完全性與白度的關系。穆林[10]等利用Photoshop圖像分析軟件對卷煙不同燃燒面煙灰灰度值進行測定，用灰度值表征煙灰顏色差異，旨在建立定量評價卷煙煙灰顏色的方法，進而為研究卷煙紙對卷煙包灰性能的影響提供參考。

煙灰顏色是反映卷煙包灰性能的主要指標之一，在上述研究中主要采用肉眼觀測的直觀方法評價煙灰灰色，對于卷煙煙灰顏色的定量評價方法鮮有報道。機器視覺測量的方式雖然可便于對其顏色進行統一評價判斷，但由于不同機器視覺的白平衡參數不統一，不同的機器視覺判斷會有所不同。因此，為獲取客觀評價的卷煙紙及其灰柱灰度值，采用一種基于機器視覺的卷煙紙灰度標定方法就顯得十分必要。同時，隨著卷煙燃燒灰色質量關注提升，檢測方法和設備逐漸多樣化，但由于卷煙燃燒灰色檢測受攝像頭性能、拍攝參數設定、環境光照等因素的影響，導致檢測數據差異較大，檢測數據基本無可對比性，亟需一套簡易、經濟、可行的標準方法解決上述問題。為解決上述問題，項目組開發的卷煙燃燒灰柱灰色測定方法與檢測設備[11]，在環境一定條件下，采用標準白度板進行白平衡校準標定后，檢出灰色指標具有可比性，方法標準化簡便，易于推廣。為確定上述方法本文在采用白度板進行校準時的亮度范圍進行實驗。

1 實驗儀器與方法

1.1 主要儀器

YNZY CIGASH-ST1機械手仿真及全視覺卷煙燃燒包灰綜合檢測設備（自研），包括：三組機器視覺采集裝置，攝像頭為FH-SC04（OMRON，日本），分辨率：2040×2048，感光原件尺寸：121mm2，像素尺寸：5.5μm×5.5μm；圖像分析軟件：FZ-PanDA（OMRON，日本）；不含熒光材料的標定白板，滿足GB/T 7973要求，灰度值計算亮度值R457范圍：85.0%±3.0%，白度板標定亮度值R457：80.09%、81.90%、84.60%、88.43%、90.13%。

1.2 實驗材料

選取某規格卷煙產品，盒開封后在20支卷煙中挑選圓周規整的1支卷煙樣品作為檢測標樣。

1.3 計算方法

1.3.1 灰度值計算方法的確定

灰度值通過圖像R、G、B值進行計算，通常的算法包括以下幾種：

1.浮點法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11；

2.整數法：Gray=（R*30+G*59+B*11）/100；

3.移位法：Gray=（R*77+G*151+B*28）＞＞8；

4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3；

5.僅取綠色：Gray=G；

其中，浮點法由于計算簡便，還原度較好，所以一直是圖像處理計算灰度值過程中最常用的計算方法。而Gamma校正算法將R、G、B顏色值通過2.2次方換算成物理光功率進而進行計算，能更好地處理Gamma校正的圖片，因此在高精度要求處理灰度值時，通常建議采用Gamma校正算法以保證其準確度。

通過圖像法計算卷煙燃燒灰柱灰色時，采用圖像灰度值來表征卷煙燃燒灰色的差異。為了兼顧處理圖像通用和常用的浮點法，同時也體現算法的高精確度，標準推薦采用浮點法和Gamma校正兩種算法作為卷煙燃燒灰色的計算方法。為了比較兩種方法在卷煙燃燒灰色測定過程中的差異，本文兩種方法對卷煙樣品的圖像灰度值進行了比較分析。攝像頭通過標定白板進行校準后，分別對檢測煙支標樣的無搭口面和包含煙支搭口面進行圖形采集，同條件下，進行5次重復性實驗。

1.3.2 數據處理

統計數據計算利用Excel軟件進行方差分析，分析結果關注統計p值，當p小于0.05認為數據存在顯著差異，反之不存在差異。同時，采用Matlab軟件進行了不確定度分析。

2 結果與討論

2.1 圖像灰度值計算

對檢測煙支標樣的無搭口面和包含煙支搭口面進行圖形采集，采集數據如表1所示。

將表1數據采用方差分析進行統計分析，結果如表2所示。

表1 不同白板進行校準后采集圖像后兩種方法計算出來的圖像灰度值

由統計分析結果可見：表2中p值均大于0.05，因此浮點法和校正法計算結果差異性不顯著。

表2 浮點法與校正法對樣品無搭口和有搭口樣品灰度值方差分析統計

2.2 兩種算法的灰度值計算差異性分析

考察范圍內，一方面圖像灰度值的差值小于0.3，遠遠小于采用全視覺對同一卷煙樣品燃燒灰柱的灰度值差異，另一方面，從統計學分析結果來看，采用浮點法和Gamma校正算法兩種算法對圖像處理無顯著差異。為兼顧圖像灰度值處理方法的普廣性和精確性，因此，對卷煙燃燒灰柱的測定推薦采用浮點法和Gamma校正算法進行計算。

2.3 白度板校準范圍的確定

將表1數據采用方差分析進行統計分析，結果如表3和表4所示。

表3 亮度范圍81.90-88.43白板標定后樣品灰度值方差分析統計

表4 亮度范圍80.09-90.13亮度范圍白板標定后樣品灰度值方差分析統計

由統計分析結果可見：表3中82.28、84.60、88.43三種情況計算得到的p值均大于0.05，可以得到結論表3中在標定白板亮度值R457在范圍81.90~88.43情況下，樣品灰度值不存在差異；而表4中亮度值80.09和90.13與范圍81.90~88.43相比較，統計p值均小于0.05，存在差異。

同時，對表1數據進行不確定度分析，結果如表5所示。

表5 不同亮度范圍白板標定后樣品灰度值等精度測量標準不確定度統計

由統計分析結果可見：除了有搭口81.90的不確定度大，其他的不確定度都比較小（81.90，84.60，88.43）；而80.09和90.13不確定度都大。

綜上，采用標定白板亮度范圍81.90~88.43進行標定后，圖像灰度值結果無顯著差異，超出該標定區間亮度值分別為80.09和90.13的白板進行標定后，圖像灰度值結果存在差異。不確定度統計結果表明白板亮度范圍81.90~88.43圖像灰度值結果除有搭口81.90的不確定度大外，其他不確定度都較小。因此，為保證白板標定后檢測結果的一致性，規定標定白板亮度值R457范圍：85.0%±3.0%。為了避免在不同光源條件下熒光材料帶來的影響，同時規定標定白板應不含熒光材料。

3 結語

在同軸光源照射條件下，采用工業相機并利用標準白板對卷煙紙及其燃燒灰柱灰度進行標定，并開發灰度值計算方法，確定白度標定板閾值，并對卷煙樣品進行測試驗證。實驗結果表明：圖像灰度值的差值小于0.3，遠遠小于采用全視覺對同一卷煙樣品燃燒灰柱的灰度值差異，采用浮點法和Gamma校正算法兩種算法對圖像處理無顯著差異。對卷煙燃燒灰柱的測定推薦采用浮點法和Gamma校正算法進行計算。為保證白板標定后檢測結果的一致性，規定標定白板亮度值R457閾值為：85.0%±3.0%，同時應規定標定白板應不含熒光材料。