基于视觉感知特征的条烟异常检测算法

作者：颜西斌

来源：烟草科技, 2016, 49(01): 78-83.

DOI：10.16135/j.issn1002-0861.20160112

• 条烟
• 视觉感知
• X光图像
• 异常检测
• 分类器
• 特征提取

为解决卷烟生产过程中条烟存在的小包缺失、小包破损、烟支缺失、烟支错排等问题,基于条烟的X光图像设计了一种新的特征提取算法。通过模仿人眼识别原理,从视觉感知角度对物体边界区域、稠密性、分布状况、方向属性和规律程度进行特征提取,简称VPFE(Visual Perception Feature Extraction)算法。基于VPFE利用不同分类器对条烟生产中的异常情况进行检测试验,结果表明:1VPFE算法在不同分类器下均有较好的检测效果,可以被主流分类器用于学习分类,且检测精度优于其他特征提取算法。烟支缺失和小包缺失情况的检测精度达100%。2VPFE算法还可对破损面积在20%以上的小包以及烟支错排情况进行检测,小包破损检出率达95.8%,烟支错排检出率达96.6%。该算法有效满足了条烟异常情况检测的精度要求,杜绝了条烟缺支和缺包现象,提升了卷烟包装水平。

• 单位
  广西中烟工业有限责任公司