基于RGB圖像特征的卷煙梗絲摻配比例檢測

寇霄騰 張 勇 張 卉 張 超 丁乃紅

(1. 安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司蚌埠卷煙廠，安徽 蚌埠 233000；2. 安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，安徽 合肥 230000)

煙葉通過梗葉分離后，可得到占煙葉總重1/4左右的煙梗[1]。加工制成的梗絲作為卷煙配方的重要組分之一，在改善卷煙燃燒性，降低卷煙原料消耗，提高原料利用率，降低煙氣焦油量等方面發(fā)揮著重要的作用，同時(shí)梗絲對(duì)卷煙感官質(zhì)量的影響較為顯著，因此梗絲在煙支中摻配均勻性對(duì)卷煙感官質(zhì)量的穩(wěn)定性起到至關(guān)重要作用，在配方中梗絲含量檢測也越來越受到關(guān)注。為了準(zhǔn)確測量梗絲在煙支中的實(shí)際含量，目前主要還是根據(jù)梗絲形狀和顏色與葉絲有顯著的差異而采用人工挑選和稱重的方法進(jìn)行計(jì)算得出。該方法雖然操作簡單，但存在耗時(shí)較長、人為影響大和不適用于大量檢測等缺點(diǎn)。隨著煙梗成絲加工工藝技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，加工制成的梗絲與葉絲形狀特征差異越來越小，人為的主觀分辨難度越來越大，需要尋找新的技術(shù)進(jìn)行檢測。

在卷煙梗絲摻配均勻性研究方面，工藝人員進(jìn)行了大量的探索，趙科文等[2]基于近紅外光譜技術(shù)對(duì)煙絲摻配均勻度進(jìn)行了測定研究，通過采集樣品的近紅外光譜信息和測定標(biāo)志指標(biāo)，利用模式識(shí)別和校正模型的建立，系統(tǒng)構(gòu)建了煙絲、梗絲和再造煙絲摻配均勻性評(píng)價(jià)方法。張亞平等[3]基于熱分析技術(shù)對(duì)煙絲摻配均勻度測定方法進(jìn)行了研究，該方法操作簡單、精密度高、重復(fù)性較好，適用于煙絲摻配均勻度的準(zhǔn)確測定。以上兩種方法對(duì)檢測設(shè)備要求較高，數(shù)據(jù)分析和建模相對(duì)較為復(fù)雜。隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，中國煙草行業(yè)也逐步引入圖像特征RGB這一指標(biāo)，并在與煙葉含水率相關(guān)性研究[4-5]、煙葉等級(jí)篩選[6-8]、煙葉成熟度[9-10]等方面得到了廣泛應(yīng)用，RGB色彩模式是工業(yè)界的一種顏色標(biāo)準(zhǔn)，是通過對(duì)紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B) 3個(gè)顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，RGB即是代表紅、綠、藍(lán)3個(gè)通道的顏色，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是運(yùn)用最廣的顏色系統(tǒng)之一。但圖像處理技術(shù)在卷煙梗絲摻配均勻性方面的研究還鮮有報(bào)道。研究主要是根據(jù)梗絲和葉絲在顏色上存在較大差異的特點(diǎn)，以RGB均值為標(biāo)記物，建立一種能準(zhǔn)確、快速測定煙支煙絲中梗絲摻配比例的方法，以期用于指導(dǎo)卷煙配方完整性的維護(hù)，并為卷煙感官質(zhì)量穩(wěn)定性提供數(shù)據(jù)支撐。

1 材料與方法

1.1 材料

成品梗絲及某牌號(hào)卷煙薄板干燥后葉絲：安徽中煙工業(yè)有限責(zé)任公司蚌埠卷煙廠。

1.2 儀器設(shè)備

電子天平：梅特勒ME104型，上海葉拓科技有限公司；

恒溫恒濕箱：KBF115型，德國賓德公司；

粉碎機(jī)：CMD2000型，上海依肯機(jī)械設(shè)備有限公司。

1.3 方法

1.3.1 煙絲取樣及前處理 梗絲和葉絲的取樣分別在成品梗絲出柜口振槽橫截面和薄板干燥風(fēng)選出口橫截面進(jìn)行取樣，間隔5 min取樣1次，取樣10次，每次100 g。將梗絲和葉絲分別在溫度(22±1) ℃、相對(duì)濕度(60±2)%的環(huán)境下平衡48 h，分別研磨并過40目篩后備用。將平衡后的樣品按照表1的要求進(jìn)行摻配，得到不同梗絲比例的樣品進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，將樣品置于密閉容器中充分混勻后做好標(biāo)識(shí)待檢。

表1 不同梗絲摻配比例建模方案?

1.3.2 圖像RGB值測定 測試樣品圖像在單一光源的暗箱中進(jìn)行拍攝，LED 燈與相機(jī)同向架設(shè)，高度為20 cm。機(jī)身像素1 200萬。圖像存儲(chǔ)均為JPG格式，分辨率為1 600×1 064，拍攝使用自動(dòng)檔全彩模式。其中數(shù)字圖像R、G、B值采用PS圖像分析軟件檢測獲得，RGB均值為R、G、B值的算求平均值。

1.3.3 梗絲摻配比例回歸模型的建立 測定建模樣品的RGB均值，利用梗絲摻配比例與RGB均值進(jìn)行回歸分析，得到梗絲摻配比例與RGB均值的多項(xiàng)式回歸模型：

y=ax2+bx+c，

(1)

式中：

y——梗絲摻配比例；

x——提取的圖像RGB均值；

a、b、c——常數(shù)。

1.3.4 回歸模型的準(zhǔn)確性驗(yàn)證 測定驗(yàn)證樣品(S102～S108)的圖像RGB均值，并代入1.3.3建立的梗絲摻配比例回歸模型中，計(jì)算出梗絲摻配比例與實(shí)際摻配比例進(jìn)行比較，并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析，以驗(yàn)證回歸模型的準(zhǔn)確性。

1.3.5 回歸模型的精確性驗(yàn)證 隨機(jī)選取5個(gè)樣品(S21、S31、S41、S51和S104)，檢測RGB均值，每個(gè)樣品連續(xù)進(jìn)行6次平行測定，每個(gè)樣品根據(jù)回歸模型得到6個(gè)梗絲摻配比例值，再分別計(jì)算每個(gè)樣品梗絲摻配比例的變異系數(shù)，以驗(yàn)證回歸模型的精確性。

1.3.6 回歸模型的重復(fù)性驗(yàn)證 隨機(jī)選取一個(gè)樣品(S26)，采用圖像分析法對(duì)其R、G、B值連續(xù)測定6 d，得到6組RGB均值，并代入1.3.3建立的梗絲摻配比例回歸模型中得到6個(gè)梗絲摻配比例值，再計(jì)算變異系數(shù)，以驗(yàn)證回歸模型的重復(fù)性。

1.3.7 數(shù)據(jù)分析 采用Design-Export 8. 0. 6和Excel 2013等軟件進(jìn)行處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 葉絲與梗絲圖像特征值差異性分析

梗絲和葉絲的圖像RGB值檢測結(jié)果如圖1、表2所示。由表2可知：梗絲與葉絲圖像RGB參數(shù)R、G、B的值和均值的差異性均達(dá)到了極顯著水平(P<0.01)，因此，利用圖像RGB均值建立煙絲中梗絲摻配比例的測定方法具有一定的可行性。

表2 梗絲與葉絲圖像RGB的獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)Table 2 Independent sample t test for RGB of stem and leaf images

圖1 梗絲與葉絲圖像RGB值提取Figure 1 Extraction of RGB value of stem and leaf image

2.2 基于圖像RGB均值測定煙絲中梗絲比例的方法

2.2.1 回歸模型的建立 按照1.3.2節(jié)的方法測定樣品

(S1～S101)的圖像R、G、B值，并計(jì)算出RGB均值，結(jié)果見表3。由圖2可知：梗絲摻配比例(y)與RGB均值(x)的多項(xiàng)式回歸模型為y=0.015 7x2-5.186 6x+409.08(R2=0.997 8)，說明梗絲摻配比例與RGB均值之間的多項(xiàng)式回歸模型擬合度較高，且兩者之間的相關(guān)性達(dá)到了極顯著水平(P=0.000)，RGB均值越大，梗絲摻配比例越小。

表3 不同梗絲摻配比例樣品圖像RGB均值

圖2 梗絲摻配比例(y)與RGB均值(x)的變化趨勢圖及回歸方程

2.2.2 回歸模型的準(zhǔn)確性驗(yàn)證 回歸模型的準(zhǔn)確性驗(yàn)證結(jié)果如表4所示。

由表4可以看出，驗(yàn)證樣品采用回歸模型計(jì)算的梗絲摻配比例與實(shí)際摻配比例的相對(duì)誤差控制在0.45%～3.04%，小于5%，說明回歸模型的準(zhǔn)確度較高。同時(shí)對(duì)驗(yàn)證樣品的模型預(yù)測值與實(shí)際摻配比例進(jìn)行t檢驗(yàn)，P=0.546>0.05，說明2 組數(shù)據(jù)無顯著性差異，表明回歸模型的準(zhǔn)確性較好。

表4 回歸模型的準(zhǔn)確性驗(yàn)證結(jié)果

2.2.3 回歸模型的精確性和重復(fù)性驗(yàn)證 回歸模型的精確性和重復(fù)性驗(yàn)證結(jié)果如表5、表6所示。

由表5可以看出，5個(gè)隨機(jī)樣品梗絲摻配比例6次平行測定結(jié)果的變異系數(shù)控制在1.20%～1.86%，小于5%，說明該方法測定煙絲中的梗絲摻配比例的精確性較高。由表6 可知，采用圖像RGB均值對(duì)S26樣品連續(xù)測定6 d，根據(jù)回歸模型計(jì)算得出梗絲摻配比例在25.12%～25.68%，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.47%，變異系數(shù)為1.84%，說明采用該方法計(jì)算的梗絲摻配比例的重復(fù)性較好。

表5 圖像RGB均值法測定煙絲中梗絲比例的精確性驗(yàn)證結(jié)果

表6 圖像RGB均值法測定煙絲中梗絲比例的重復(fù)性驗(yàn)證結(jié)果

3 結(jié)論

研究建立了一種基于圖像分析法預(yù)測配方煙絲中梗絲摻配比例的方法，梗絲摻配比例與圖像RGB均值的多項(xiàng)式回歸模型擬合度較高，相關(guān)性系數(shù)R2=0.997 8；模型準(zhǔn)確性驗(yàn)證的相對(duì)誤差介于0.45%～3.04%，精確性檢測變異系數(shù)介于1.20%～1.86%，重復(fù)性檢測變異系數(shù)為1.84%，均小于5%，符合定量檢測要求。該方法簡單可行，與傳統(tǒng)的人工挑選的方法相比更具科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

研究只對(duì)某一加工工藝條件下的梗絲與葉絲的顏色差異進(jìn)行了分析，而在實(shí)際生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)不同加工工藝條件下的梗絲之間的顏色同樣存在一定的差異，有的甚至與葉絲顏色接近，這種條件下的通過此種方法進(jìn)行梗絲摻配比例的預(yù)測也是后期可進(jìn)一步研究的方向。