(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210054934.8 (22)申请日 2022.01.18 (71)申请人 成都理工大 学 地址 610000 四川省成 都市成华区二仙桥 东三路1号 (72)发明人 李雪梅　罗紫阳　 (74)专利代理 机构 成都巾帼知识产权代理有限 公司 5126 0 代理人 邢伟 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 20/00(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/44(2022.01) B07C 5/342(2006.01) (54)发明名称 一种烟条表面的缺陷检测方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种烟条表面的缺陷检测方 法， 包括以下步骤： S1.采 集烟条正面和两个端 面 的图像， 得到烟条正面和两个端面的初始图像； S2.将采集到的每一幅初始图像进行格式转换操 作、 中值滤波操作、 sobel边缘检测操作、 OTSU自 适应二值化操作和霍夫直线检测操作的预处理， 得到烟条正面和两个端面的预处理图像； S3.根 据烟条正面和两个端面的预处理图像进行烟条 表面的缺陷检测， 包括拉线缺失检测、 拉线偏移 检测和端面折线检测。 本发明能够基于对烟条表 面的图像采集分析， 实现烟条表面的缺陷检测， 方便于在自动化检测中进行应用。 权利要求书3页 说明书6页 附图1页 CN 114359260 A 2022.04.15 CN 114359260 A 1.一种烟条表面的缺陷检测方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1.采集烟条正 面和两个端面的图像， 得到烟条正 面和两个端面的初始图像； S2.将采集到的每一幅初始图像进行格式转换操作、 中值滤波操作、 sobel边缘检测操 作、 OTSU自适应二值化操作和霍夫直线检测操作的预处理， 得到烟条正面和两个端面的预 处理图像； S3.根据烟条正面和两个端面的预处理图像进行烟条表面的缺陷检测， 包括拉线缺失 检测、 拉线偏移检测 和端面折线检测。 2.根据权利要求1所述的一种烟条表面的缺陷检测方法， 其特征在于： 所述烟条两个端 面， 是指烟条面积最小的两个面， 每 个端面和烟条正 面各用一个相机进行图像采集。 3.根据权利要求1所述的一种烟条表面的缺陷检测方法， 其特征在于： 所述步骤S1中， 采集图像的方式包括如下两种： 第一、 直接配置摄像头为灰度输出， 配置格式为YUV422， 利用摄像头对烟 条正面和两个 端面的图像进行采集， 然后将YUV422格式的图像转换为YUV444格式， 得到烟条正面和两个 端面的初始图像； 第二、 配置摄像头的输出为RGB565输出， 利用摄像头对烟条正面和两个端面的图像进 行采集， 得到三幅图像， 然后将三幅图像 分别进行RGB565转YUV422 格式的操作， 再将 YUV422 格式的图像转换为YUV4 44格式， 得到烟条正 面和两个端面的初始图像。 4.根据权利要求1所述的一种烟条表面的缺陷检测方法， 其特征在于： 所述步骤S2包括 以下子步骤： S201.对于步骤S1中得到的任一幅初始图像， 将其从YUV444格式的图像数据转换成 AXI4协议的St ream视频流专用格式； S202.将转换后的AXI4 ‑Stream格式图像数据进行中值滤波操作， 消除图像中的椒盐噪 声； S203.将中值滤波后的图像数据进行Sobel边缘检测操作， 以Sobel算子为核心， 对中值 滤波后的图像数据整幅图像进 行边缘检测操作， 操作后输出的图像数据将丢弃烟条背 景等 干扰信息， 保留整幅图像的所有边界线条; S204.将边缘检测后的图像数据进行OTSU自适应二值化操作， 将整幅图像划分为黑白 分明的图像， 即其灰度值只有0和255， 从而突出边界线条特征的同时再次弱化背景等无用 信息； S205.将二值化后的图像数据进行霍夫直线检测 操作， 将整幅图像的直线划分出来;通 过霍夫直线检测操作在输出检测后的图像数据的同时， 返回一个参数MAX_LINE_NUM， 该参 数的含义是检测过程中所检测到的斜线数目总和； S206.对于烟条正面和两个端面的初始图像， 分别执行步骤S201~S205的预处理， 得到 烟条正面和两个端面的预处 理图像。 5.根据权利要求1所述的一种烟条表面的缺陷检测方法， 其特征在于： 步骤S3 中所述的 拉线缺失检测包括： 设烟条盒体长度为280mm， 高度为85mm， 利用相机进行烟条表面图像采集时， 拍 摄精度 为0.12mm/Pixel， 其中Pixel表示像素点； 则图像中每行共有280mm/  (0.12mm/Pixel)  ≈ 2332 Pixel， 每列共有85m m/ (0.12mm/Pixel)  ≈708 Pixel；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114359260 A 2对烟条正 面的预处 理图像进行扫描： 将图像中从左至右， 从上到下依次扫描每个像素点的灰度值， 并构建计数器， 初始化为 0， 扫描过程中如果一行中有连续 11个像素点的灰度值为255， 则计数器加一， 当扫描完整幅 图像后， 计数器的计数值 为整幅图像中满足判断条件的行 数总和， 此时再次进行判定： 若是计数器的值超过了烟条高度像素值的2/3， 即超过708Pixel*2/3=472Pixel； 则认 为该烟条的拉线存在， 否则认为出现 拉线缺失缺陷。 6.根据权利要求1所述的一种烟条表面的缺陷检测方法， 其特征在于： 步骤S3 中所述的 拉线偏移检测包括： A1、 对于烟条正面的预处理图像， 在经过了拉线缺失的判断后且拉线存在的情况下构 建二维数组： A11、 对烟条正 面预处理图像， 统计出每一列中灰度值 为255的像素点数目总和； A12、 构建二维坐标系： 原点位于烟条正面预处理图像的右下角， y轴与烟条正面预处理图像的右边界在同一 直线上， 且y轴方向由下至上； x轴与烟条正面预 处理图像的下边界在同一直线 上， 且方向由 右向左 在由右至左方向上， 对于烟条正面预处理图像的第 i列像素点， 将其该列的序号i作为x 轴坐标xi， 将该列灰度值为255的像素点数目总和作为y轴坐标yi， 则第i列像素点的二维坐 标 （xi， yi） ； 其中， i=1,2, …N， N表示烟条正 面预处理图像的像素点列数， N=23 32； A13、 对于每一列像素点， 重复步骤A12， 得到所有列的二维坐标,形成二维数组 （x1， y1）, （x2， y2）, …, （xN， yN） ; A14、 通过遍历二维数组的方式， 找出除开左、 右两个边界x1、 xN外， 数组中存储的像素 点总数最大的两个x轴坐标， 记为xk1、 xk2， 这便是拉线带的两个边界线位置， 再取出xk1、 xk2的中间位置， 得到拉线中心点的x轴坐标x0； A2、 拉线中心点距离烟条正面预处理图像右边界的距离， 实际上相当于拉线中心点与y 轴的距离， 即拉线中心 点的x坐标轴坐标x0， 将拉线中心 点距离烟条正面预 处理图像右 边界 的距离记为D=x0， 将距离D与标准距离STD进行做差比较， 从而获取到偏移量T=D ‑STD； 若偏移量T的绝对值超出 预设阈值， 则认为存在拉线偏移缺陷。 7.根据权利要求1所述的一种烟条表面的缺陷检测方法， 其特征在于： 步骤S3 中所述端 面折线检测包括： 在步骤S2中获得每一个端面预处理图像的同时， 根据步骤S205中返回的参数MAX_ LINE_NUM进行端面 折线检测： 如果MAX_LINE_NUM值等于4， 则输出1， 表示当前端面正常否则输出0， 表示当前端面存 在缺陷。 8.一种烟条表面的缺陷检测装置， 采用权利要求1~8中任意一项所述的方法进行烟条 表面缺陷检测， 其特 征在于： 包括： 烟条图像采集装置， 用于采集检测区域内烟条正面和两个端面的图像， 得到烟条正面 和两个端面的初始图像， 传输给控制模块； 控制模块， 用于将采集到的每一幅初始图像进行格式转换操作、 中值滤波操作、 sobel 边缘检测操作、 OTSU自适应二值化操作和霍夫直线检测操作的预处理， 得到烟条正面和两权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114359260 A 3