机器视觉检测鲜烟叶的分级装置设计

针对农民在烟叶送烤前对烟叶分级的非重视度和非客观性等问题,本文提出基于机器视觉技术的烟叶图像检测分类方法对烟叶编烟送烤前进行成熟度划分,设计了全自动化的鲜烟叶检测分级装置。该系统的机械结构由自动上样抓取烟叶机构、烟叶输送台、检测机构,分拣机构等四个部分组成。自动上样的烟叶在传送带上被CCD检测并进行图像处理。首先对图像的噪点采用邻域平均和中值滤波组合的方法进行区域去噪处理；使用最小误差阈值分割方法分离背景和烟叶,然后增强图像信号,提取感性区域的颜色信息。采用烟叶的4个特征信息(R,G,B颜色值和色调H值)来表征烟叶的级别特性。通过装置自主学习建立样本库,然后参考学习的样本库对未知样品进行检测分级。实验结果表明根据烟叶色泽的不同,相邻类型之间的色泽差异越大,分类准确度越高。检测分类的平均速度在2-3秒/片,满足现场即时检测要求。     

基于CFO器件的卷烟吸阻检测装置设计

针对卷烟吸阻测量过程中临界流量孔件(CFO器件)生成的高速微小气体流量产生的压差受到环境温湿度影响,难以准确测量的问题,设计了由进样模块、标准包覆模块、电路系统、气路系统等组成的卷烟吸阻检测装置,用于精密检测CFO器件生成的高速微小气体流量产生的压差。根据卷烟吸阻测量标准的流量要求(17.5±0.3)mL/s,采用CFO器件产生标准微小气体流量17.5 mL/s作用于烟蒂端。基于STM32的核心控制板,采用压差传感器对测量管路压降精密检测,使用温度传感器和湿度传感器对环境温湿度进行实时监测。通过标准棒修正由差压传感器本身带来的误差以及试验环境中温湿度波动带来的误差。结果表明,卷烟吸阻检测装置实现了测量过程中管路压降的精密测量和温湿度影响的修正,测量精度达5 Pa,比现有测量标准要求提高了1倍。