基于机器视觉的卷烟纸燃烧灰度值计算与白度板标定的研究

郑晗，王浩，张莹，谢姣，王旭，余振华

云南中烟工业有限责任公司技术中心，云南昆明，650231

0 引言

卷烟消费者日益关注卷烟的质量，其中最直接的视觉评价即卷烟纸外观、燃烧时的灰柱颜色及状态等[1]。烟灰颜色越白，消费者的视觉感受越好，通常认为卷烟的档次也越高。现阶段没有统一的测试标准，卷烟燃烧质量的影响因素较多，对卷烟纸及其燃烧灰柱颜色的判断无法实现定量分析[2-3]。

白度是表征物体色白的程度，其评价对产品质量及其质量控制非常重要，但国际照明委员会推荐的白度公式日显局限已不能满足白度评价需求，在不同行业中白度评价采用的标准也各不相同[4-8]。主观评价白度易受观察者等多种因素影响，并不易准确地将主观感知定量化；客观评价用白度公式给出具体白度值，更有利于白度的精准表达与传递。由于白度评价关乎产品的质量控制与等级划分，在工业生产中具有重要意义，因此，研究者一直在探寻更符合人眼视觉感知的白度公式。马胜楠[9]等参照GB/T 22427.6-2008 淀粉白度的测定方法，采用白度仪测定卷烟烟灰颜色，研究了卷烟烟灰燃烧完全性与白度的关系。穆林[10]等利用Photoshop图像分析软件对卷烟不同燃烧面烟灰灰度值进行测定，用灰度值表征烟灰颜色差异，旨在建立定量评价卷烟烟灰颜色的方法，进而为研究卷烟纸对卷烟包灰性能的影响提供参考。

烟灰颜色是反映卷烟包灰性能的主要指标之一，在上述研究中主要采用肉眼观测的直观方法评价烟灰灰色，对于卷烟烟灰颜色的定量评价方法鲜有报道。机器视觉测量的方式虽然可便于对其颜色进行统一评价判断，但由于不同机器视觉的白平衡参数不统一，不同的机器视觉判断会有所不同。因此，为获取客观评价的卷烟纸及其灰柱灰度值，采用一种基于机器视觉的卷烟纸灰度标定方法就显得十分必要。同时，随着卷烟燃烧灰色质量关注提升，检测方法和设备逐渐多样化，但由于卷烟燃烧灰色检测受摄像头性能、拍摄参数设定、环境光照等因素的影响，导致检测数据差异较大，检测数据基本无可对比性，亟需一套简易、经济、可行的标准方法解决上述问题。为解决上述问题，项目组开发的卷烟燃烧灰柱灰色测定方法与检测设备[11]，在环境一定条件下，采用标准白度板进行白平衡校准标定后，检出灰色指标具有可比性，方法标准化简便，易于推广。为确定上述方法本文在采用白度板进行校准时的亮度范围进行实验。

1 实验仪器与方法

1.1 主要仪器

YNZY CIGASH-ST1机械手仿真及全视觉卷烟燃烧包灰综合检测设备（自研），包括：三组机器视觉采集装置，摄像头为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；图像分析软件：FZ-PanDA（OMRON，日本）；不含荧光材料的标定白板，满足GB/T 7973要求，灰度值计算亮度值R457范围：85.0%±3.0%，白度板标定亮度值R457：80.09%、81.90%、84.60%、88.43%、90.13%。

1.2 实验材料

选取某规格卷烟产品，盒开封后在20支卷烟中挑选圆周规整的1支卷烟样品作为检测标样。

1.3 计算方法

1.3.1 灰度值计算方法的确定

灰度值通过图像R、G、B值进行计算，通常的算法包括以下几种：

1.浮点法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11；

2.整数法：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.仅取绿色：Gray=G；

其中，浮点法由于计算简便，还原度较好，所以一直是图像处理计算灰度值过程中最常用的计算方法。而Gamma校正算法将R、G、B颜色值通过2.2次方换算成物理光功率进而进行计算，能更好地处理Gamma校正的图片，因此在高精度要求处理灰度值时，通常建议采用Gamma校正算法以保证其准确度。

通过图像法计算卷烟燃烧灰柱灰色时，采用图像灰度值来表征卷烟燃烧灰色的差异。为了兼顾处理图像通用和常用的浮点法，同时也体现算法的高精确度，标准推荐采用浮点法和Gamma校正两种算法作为卷烟燃烧灰色的计算方法。为了比较两种方法在卷烟燃烧灰色测定过程中的差异，本文两种方法对卷烟样品的图像灰度值进行了比较分析。摄像头通过标定白板进行校准后，分别对检测烟支标样的无搭口面和包含烟支搭口面进行图形采集，同条件下，进行5次重复性实验。

1.3.2 数据处理

统计数据计算利用Excel软件进行方差分析，分析结果关注统计p值，当p小于0.05认为数据存在显著差异，反之不存在差异。同时，采用Matlab软件进行了不确定度分析。

2 结果与讨论

2.1 图像灰度值计算

对检测烟支标样的无搭口面和包含烟支搭口面进行图形采集，采集数据如表1所示。

将表1数据采用方差分析进行统计分析，结果如表2所示。

表1 不同白板进行校准后采集图像后两种方法计算出来的图像灰度值

由统计分析结果可见：表2中p值均大于0.05，因此浮点法和校正法计算结果差异性不显著。

表2 浮点法与校正法对样品无搭口和有搭口样品灰度值方差分析统计

2.2 两种算法的灰度值计算差异性分析

考察范围内，一方面图像灰度值的差值小于0.3，远远小于采用全视觉对同一卷烟样品燃烧灰柱的灰度值差异，另一方面，从统计学分析结果来看，采用浮点法和Gamma校正算法两种算法对图像处理无显著差异。为兼顾图像灰度值处理方法的普广性和精确性，因此，对卷烟燃烧灰柱的测定推荐采用浮点法和Gamma校正算法进行计算。

2.3 白度板校准范围的确定

将表1数据采用方差分析进行统计分析，结果如表3和表4所示。

表3 亮度范围81.90-88.43白板标定后样品灰度值方差分析统计

表4 亮度范围80.09-90.13亮度范围白板标定后样品灰度值方差分析统计

由统计分析结果可见：表3中82.28、84.60、88.43三种情况计算得到的p值均大于0.05，可以得到结论表3中在标定白板亮度值R457在范围81.90~88.43情况下，样品灰度值不存在差异；而表4中亮度值80.09和90.13与范围81.90~88.43相比较，统计p值均小于0.05，存在差异。

同时，对表1数据进行不确定度分析，结果如表5所示。

表5 不同亮度范围白板标定后样品灰度值等精度测量标准不确定度统计

由统计分析结果可见：除了有搭口81.90的不确定度大，其他的不确定度都比较小（81.90，84.60，88.43）；而80.09和90.13不确定度都大。

综上，采用标定白板亮度范围81.90~88.43进行标定后，图像灰度值结果无显著差异，超出该标定区间亮度值分别为80.09和90.13的白板进行标定后，图像灰度值结果存在差异。不确定度统计结果表明白板亮度范围81.90~88.43图像灰度值结果除有搭口81.90的不确定度大外，其他不确定度都较小。因此，为保证白板标定后检测结果的一致性，规定标定白板亮度值R457范围：85.0%±3.0%。为了避免在不同光源条件下荧光材料带来的影响，同时规定标定白板应不含荧光材料。

3 结语

在同轴光源照射条件下，采用工业相机并利用标准白板对卷烟纸及其燃烧灰柱灰度进行标定，并开发灰度值计算方法，确定白度标定板阈值，并对卷烟样品进行测试验证。实验结果表明：图像灰度值的差值小于0.3，远远小于采用全视觉对同一卷烟样品燃烧灰柱的灰度值差异，采用浮点法和Gamma校正算法两种算法对图像处理无显著差异。对卷烟燃烧灰柱的测定推荐采用浮点法和Gamma校正算法进行计算。为保证白板标定后检测结果的一致性，规定标定白板亮度值R457阈值为：85.0%±3.0%，同时应规定标定白板应不含荧光材料。