一種片煙圖像仿真切絲方法

丁 冉，王 戈，張 鑫，徐瑋杰*，萬(wàn)明宇

1. 上海煙草集團(tuán)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，上海市浦東新區(qū)秀浦路3733 號(hào) 201315

2. 華環(huán)國(guó)際煙草有限公司，安徽省滁州市鳳陽(yáng)縣鳳翔大道2 號(hào) 233121

隨著煙草行業(yè)細(xì)支卷煙規(guī)格的迅速發(fā)展，細(xì)支煙在卷接過(guò)程中對(duì)煙絲尺寸要求越來(lái)越高，而葉片結(jié)構(gòu)直接決定著煙絲結(jié)構(gòu)［1-2］。葉片結(jié)構(gòu)是描述片煙尺寸的一種表現(xiàn)形式，當(dāng)前主要采用篩分法對(duì)葉片結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)［3］。篩分法適用于檢測(cè)形狀規(guī)則的顆粒狀樣品，但片煙通常為不規(guī)則的片狀結(jié)構(gòu)，利用篩分法難以反映片煙的真實(shí)尺寸大小［4］。近年來(lái)圖像技術(shù)被廣泛應(yīng)用于煙草領(lǐng)域［5］，結(jié)合圖像技術(shù)主要從片煙面積和形態(tài)兩個(gè)角度評(píng)價(jià)片煙尺寸屬性。片煙面積屬性通過(guò)片煙面積分布來(lái)描述，其結(jié)果與煙絲尺寸分布結(jié)果相似［6］；片煙形態(tài)屬性采用鏈碼特性［7］、分形原理［8］、輪廓提取法［9］等反映片煙形態(tài)變化。對(duì)于片煙形態(tài)屬性與葉片結(jié)構(gòu)關(guān)系，劉澤等［10］發(fā)現(xiàn)葉片的矩形度、緊致度等指標(biāo)與葉片結(jié)構(gòu)、煙絲結(jié)構(gòu)指標(biāo)呈顯著相關(guān)，但僅采用片煙面積、矩形度、緊致度等指標(biāo)無(wú)法完整描述片煙尺寸屬性。由于片煙的最終形態(tài)是煙絲，從煙絲尺寸角度研究片煙尺寸屬性有利于指導(dǎo)打葉復(fù)烤企業(yè)合理控制葉片結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)制絲與打葉的“大工藝”協(xié)同，但對(duì)于從煙絲尺寸角度研究片煙尺寸屬性的表征方法尚未見(jiàn)報(bào)道。為此，構(gòu)建一種片煙圖像仿真切絲方法，并開(kāi)展葉片結(jié)構(gòu)表征的應(yīng)用研究，以期為片煙成絲長(zhǎng)度預(yù)測(cè)提供支持。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

片煙樣品：四川產(chǎn)區(qū)上等煙模塊烤前片煙（上海煙草集團(tuán)有限責(zé)任公司提供）。

儀器和設(shè)備：12 000 kg打葉復(fù)烤生產(chǎn)線(xiàn)（華環(huán)國(guó)際煙草有限公司）；CA24 型片煙振動(dòng)分選機(jī)（最大檢測(cè)量5 kg，美國(guó)Cardwell Machine 公司）；GP-20K 型電子秤（精度0.001 g，日本株式會(huì)社A&D 公司）；TSM-600 型片煙分離設(shè)備（檢測(cè)流量150 g/min，創(chuàng)和億電子科技有限公司）；LA-CC-04K05B-00-R型線(xiàn)陣掃描相機(jī)（分辨率4 096 px×4 096 px，加拿大Teledyne DALSA 公司）；DK-120 型紙片切絲機(jī)（切絲寬度精度0.1 mm，上海度柯自動(dòng)化科技有限公司）；Lexmark X950 型打印機(jī)［分辨率1 200 px×1 200 px，利盟國(guó)際（中國(guó)）有限公司］。

1.2 實(shí)驗(yàn)樣品制備

（1）正方形紙片及紙絲樣品制備。利用5 cm 正方形裁剪模具對(duì)A4 紙進(jìn)行裁剪，紙片制備數(shù)量為140張，每張紙片以隨機(jī)方向擺放并利用陣線(xiàn)掃描相機(jī)采集圖像；圖像采集完畢后對(duì)紙片切絲，并采集紙絲圖像。采用Microsoft Word 2010 設(shè)計(jì)長(zhǎng)度為1～10 cm（間隔1 cm）、寬度1 mm 的紙絲圖像，用A4 紙打印，作為標(biāo)準(zhǔn)紙絲長(zhǎng)度樣品，用于建立長(zhǎng)度檢測(cè)值與真實(shí)值的轉(zhuǎn)換關(guān)系模型。

（2）不同尺寸片煙樣品制備。在打葉線(xiàn)匯總皮帶處對(duì)片煙取樣，采用片煙振動(dòng)分選機(jī)對(duì)不同尺寸片煙篩分［3］。其中，大片取樣2 kg，中片2 kg，小片200 g，碎片碎末60 g。在溫度（22±1）℃、相對(duì)濕度（60±2）%環(huán)境下平衡48 h［11］，用于分析不同尺寸片煙模擬成絲長(zhǎng)度的差異。

（3）構(gòu)建葉片結(jié)構(gòu)表征方法的樣品制備。打葉生產(chǎn)穩(wěn)定后，從打葉線(xiàn)匯總皮帶取樣點(diǎn)進(jìn)行截面取樣，每半小時(shí)取一組3 kg 片煙樣品，連續(xù)取樣20 h，共計(jì)40 組樣品。隨機(jī)選取20 組樣品作為建模集，剩余20組樣品作為驗(yàn)證集，每組樣品先采集圖像，再進(jìn)行篩分法檢測(cè)［3］。

1.3 方法

1.3.1 片煙圖像仿真切絲方法構(gòu)建

（1）片煙圖像預(yù)處理。運(yùn)用Matlab 軟件提取圖像RGB 顏色空間B 通道,采用閾值法對(duì)背景分割和圖像二值化，處理過(guò)程見(jiàn)圖1。

圖1 片煙圖像二值化Fig.1 Binaryzation of tobacco strip image

（2）片煙圖像仿真切絲方法。將單張片煙圖像仿真切割成葉絲是指以隨機(jī)方向切割片煙，但片煙在未切絲前，單張片煙的成絲方向具有任意性。如圖2a 所示，從圖像角度仿真片煙任意方向切割成葉絲的過(guò)程，即以一定角度為間隔，對(duì)片煙圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)；如圖2b 所示，構(gòu)建的切絲模板中黑色線(xiàn)值為0，白色線(xiàn)值為1，利用切絲模板對(duì)不同旋轉(zhuǎn)角度的片煙圖像進(jìn)行切絲，即將0°方向的切絲模板與片煙圖像進(jìn)行矩陣乘積，結(jié)果見(jiàn)圖3b；計(jì)算圖3b 中片煙仿真切絲后的線(xiàn)段長(zhǎng)度，隨后將片煙圖像按等角度間隔旋轉(zhuǎn)；重復(fù)片煙仿真切絲流程直至完成360°周期切絲。將切絲后的線(xiàn)段命名為切割線(xiàn)，計(jì)算所有切割線(xiàn)長(zhǎng)度的均值，并將該均值長(zhǎng)度作為單張片煙模擬成絲長(zhǎng)度，其計(jì)算公式為：

圖2 片煙圖像仿真切絲方向及切絲模板Fig.2 Simulated cutting direction and cutting template of tobacco strips

圖3 0°方向片煙圖像仿真切絲Fig.3 Simulated cutting of tobacco strip image in a direction of 0°

式中：D 為片煙模擬成絲長(zhǎng)度，px；ni為第i 個(gè)方向切割線(xiàn)總數(shù)量；di，j為第i 個(gè)切絲方向第j 個(gè)切割線(xiàn)的長(zhǎng)度，px；θ為旋轉(zhuǎn)角度間隔，（°）。

切絲模板在片煙0°～180°與180°～360°旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)的切絲結(jié)果一致，但360°旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)包含0°、180°、360° 3 個(gè)水平方向，而180°旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)僅含2個(gè)水平方向。因此，采用3個(gè)水平方向與2個(gè)大于0°且小于180°的切割線(xiàn)長(zhǎng)度結(jié)果來(lái)完整仿真單張片煙360°切割周期，從而減少運(yùn)算時(shí)間。簡(jiǎn)化后片煙模擬成絲長(zhǎng)度計(jì)算公式為：

式中：n0°表示0°方向切割線(xiàn)的數(shù)量。

（3）片煙圖像旋轉(zhuǎn)角度間隔對(duì)仿真切絲結(jié)果的影響。在片煙圖像仿真切絲時(shí)，其旋轉(zhuǎn)角度間隔越小，切割周期內(nèi)片煙旋轉(zhuǎn)次數(shù)越多，從而影響計(jì)算效率。為此，以1°、5°、10°、30°、45°和90°為圖像旋轉(zhuǎn)角度間隔，從一組3 kg片煙樣品圖像中選取256張，檢測(cè)片煙模擬成絲長(zhǎng)度以及對(duì)應(yīng)的運(yùn)算時(shí)間，同時(shí)以1°角度間隔仿真切絲結(jié)果作為對(duì)照，計(jì)算其他角度間隔仿真切絲結(jié)果與1°的相對(duì)偏差，相對(duì)偏差計(jì)算公式為：

式中：Δ1為相對(duì)1°時(shí)模擬成絲長(zhǎng)度偏差，%；Δ2為相對(duì)1°時(shí)運(yùn)算時(shí)間偏差，%；i為5°、10°、30°、45°、90°；T為運(yùn)算時(shí)間，ms。

1.3.2 方法驗(yàn)證

1.3.2.1 紙片切絲驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

利用片煙圖像仿真切絲方法對(duì)紙片圖像計(jì)算處理，然后對(duì)紙片切絲；采用圖像法檢測(cè)紙絲長(zhǎng)度，比較紙片圖像仿真切絲與真實(shí)切絲的紙絲長(zhǎng)度分布相關(guān)度、長(zhǎng)度均值相對(duì)偏差占比的差異。紙絲長(zhǎng)度圖像檢測(cè)方法包括以下內(nèi)容。

（1）采用閾值法對(duì)紙絲進(jìn)行二值化分割，使用Zhang-Suen 算法［12］檢測(cè)單像素骨架，紙絲骨架提取結(jié)果見(jiàn)圖4。

圖4 紙絲圖像骨架提取Fig.4 Skeleton extraction of cut paper image

（2）從骨架任意一端點(diǎn)開(kāi)始檢索像素點(diǎn)位置xi和yi，則xi+1和yi+1為鄰近的像素點(diǎn)位置。通過(guò)歐式距離計(jì)算鄰近像素點(diǎn)的距離，再綜合計(jì)算所有鄰近像素點(diǎn)距離之和，即為紙絲長(zhǎng)度P，計(jì)算公式為：

式中：P為紙絲長(zhǎng)度檢測(cè)值，px；m為紙絲骨架像素點(diǎn)個(gè)數(shù)；xi和yi為像素點(diǎn)位置水平和垂直坐標(biāo)，px。

紙絲長(zhǎng)度的圖像法檢測(cè)值與真實(shí)值轉(zhuǎn)換關(guān)系：采集標(biāo)準(zhǔn)紙絲長(zhǎng)度樣品圖像，利用圖像法檢測(cè)紙絲長(zhǎng)度像素值，并用最小二乘法對(duì)紙絲長(zhǎng)度檢測(cè)值與真實(shí)值建立轉(zhuǎn)換關(guān)系。使用Microsoft Excel 中的Correlation函數(shù)計(jì)算紙絲長(zhǎng)度分布相關(guān)度，紙片模擬成絲長(zhǎng)度D相對(duì)檢測(cè)值偏差的占比為：

式中：?為紙片模擬成絲長(zhǎng)度相對(duì)檢測(cè)值偏差的占比，%。

1.3.2.2 片煙模擬成絲長(zhǎng)度與片煙形態(tài)指標(biāo)關(guān)系

計(jì)算每張片煙模擬成絲長(zhǎng)度、面積［13］和長(zhǎng)度［9］，考察模擬成絲長(zhǎng)度與片煙面積、片煙長(zhǎng)度的關(guān)系，為構(gòu)建葉片結(jié)構(gòu)表征方法奠定基礎(chǔ)。如圖5所示，以某一特定方向?qū)螐埰瑹煼抡媲薪z時(shí)，其模擬成絲長(zhǎng)度為該方向切割線(xiàn)長(zhǎng)度的均值Di。當(dāng)片煙不發(fā)生彎曲時(shí)，Di約等于該方向片煙切割線(xiàn)長(zhǎng)度的和與沿該方向片煙的投影長(zhǎng)度Li的比值，而所有切割線(xiàn)長(zhǎng)度的和為片煙面積S。因此，Di約等于片煙面積S 除以沿該方向片煙的投影長(zhǎng)度Li。

圖5 片煙模擬成絲長(zhǎng)度、面積和長(zhǎng)度示意圖Fig.5 Schematic diagram of simulated cut strip length,area, and length of tobacco strip image

式中：Di為第i方向模擬成絲長(zhǎng)度，px；Li為i方向片煙投影長(zhǎng)度，px；d 為第i 方向第j 個(gè)片煙垂直切割線(xiàn)長(zhǎng)度，px；S為片煙面積，px。

單張片煙模擬成絲長(zhǎng)度D則為Di的均值：

式中：k為旋轉(zhuǎn)角度間隔總數(shù)量，個(gè)。

依據(jù)柯西不等式對(duì)公式（8）進(jìn)行推導(dǎo)，可得：

引入誤差β，可得：

式中：β為誤差，px。

片煙長(zhǎng)度是指區(qū)域面積最小外接矩形的長(zhǎng)度［9］，也可視為沿某一切割方向的投影長(zhǎng)度，將其設(shè)為C。C值越大，則越大，設(shè)兩者之間的關(guān)系為：

式中：ω為系數(shù)；C為片煙長(zhǎng)度，px；σ為誤差，px。

合并公式（10）與（11），可得：

令ω=ω1，σ=ω2，-ω×β=ω3，-σ×β=ω4，則：

由公式（13）可知，模擬成絲長(zhǎng)度D 與片煙長(zhǎng)度C、片煙面積S之間相關(guān)。利用一組3 kg片煙樣品圖像分別計(jì)算D、C和S，通過(guò)最小二乘法進(jìn)行多元回歸擬合，研究三者之間的關(guān)系。對(duì)大片、中片、小片、碎片碎末圖像計(jì)算模擬成絲長(zhǎng)度，分析不同尺寸片煙模擬成絲長(zhǎng)度的差異。

1.3.3 片煙模擬成絲長(zhǎng)度在葉片結(jié)構(gòu)表征中的應(yīng)用

（1）不同尺寸片煙的模擬成絲長(zhǎng)度分類(lèi)邊界尺寸計(jì)算方法。計(jì)算10組片煙圖像的模擬成絲長(zhǎng)度D和片煙面積S。將篩分法檢測(cè)的大片率設(shè)為φ1、中片率設(shè)為φ2、小片率設(shè)為φ3，對(duì)D 值集合由大至小進(jìn)行排序，計(jì)算對(duì)應(yīng)S的累加百分比F。當(dāng)F≥φ1時(shí)，將F對(duì)應(yīng)的D 值作為大片與中片的分類(lèi)邊界尺寸D1；當(dāng)φ1＞F≥φ2時(shí)，將F 對(duì)應(yīng)的D 值作為中片與小片的分類(lèi)邊界尺寸D2；當(dāng)φ2＞F≥φ3時(shí)，將F對(duì)應(yīng)的D值作為小片與碎片碎末的分類(lèi)邊界尺寸D3。分別計(jì)算10組D1、D2、D3的均值作為大片與中片、中片與小片、小片與碎片碎末的分類(lèi)邊界尺寸，再分別計(jì)算10 組D1、D2、D3的變異系數(shù)用于評(píng)估模型的適用性。

（2）基于模擬成絲長(zhǎng)度的葉片結(jié)構(gòu)表征方法。根據(jù)確定的分類(lèi)邊界尺寸，對(duì)D值進(jìn)行分類(lèi)。當(dāng)D>D1時(shí)，提取對(duì)應(yīng)的片煙面積S 并求和，計(jì)算其與總面積的占比作為大片率指標(biāo)dps；當(dāng)D介于D1和D2之間時(shí)，提取對(duì)應(yīng)的片煙面積S并求和，計(jì)算其與總面積的占比作為中片率指標(biāo)zps。按此方法依次類(lèi)推小片率指標(biāo)xps、碎片碎末率指標(biāo)sps。

式（14）～（17）中：dps 為大片率，%；zps 為中片率，%；xps為小片率，%；sps為碎片碎末率，%；D1、D2、D3分別為大片與中片、中片與小片、小片與碎片碎末的分類(lèi)邊界尺寸，px；S為片煙面積，px。

1.3.4 數(shù)據(jù)處理與分析

采用Matlab2022a 對(duì)圖像進(jìn)行處理，利用Microsoft Excel 2013 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、線(xiàn)性和非線(xiàn)性擬合，相關(guān)性分析采用皮爾森相關(guān)系數(shù)法。

2 結(jié)果與分析

2.1 片煙圖像旋轉(zhuǎn)角度間隔對(duì)仿真切絲結(jié)果的影響

由表1可見(jiàn)，片煙圖像旋轉(zhuǎn)角度間隔從1°～90°，片煙平均運(yùn)算時(shí)間由369.48 ms/張下降至3.74 ms/張，單張片煙模擬成絲長(zhǎng)度相對(duì)1°的偏差Δ1以及運(yùn)算時(shí)間相對(duì)1°的偏差Δ2均有增加。結(jié)合公式（2）可見(jiàn)，旋轉(zhuǎn)角度間隔越大，0°～180°范圍內(nèi)圖像仿真切絲的次數(shù)越少，Δ1越大。從10°～30°時(shí)，Δ1由2.17%增加至2.84%，增幅為0.67百分點(diǎn)；從30°～45°時(shí)，Δ1由2.84%增加至6.11%，增幅為3.27百分點(diǎn)，表明30°是Δ1的變化拐點(diǎn)。從10°～30°時(shí)，Δ2由89.43%增加至96.70%，增幅為7.27 百分點(diǎn)；從30°～45°時(shí)，Δ2由96.70%增加至97.79%，增幅為1.09 百分點(diǎn)，表明在30°時(shí)Δ2值已經(jīng)達(dá)到變化拐點(diǎn)。從片煙模擬成絲長(zhǎng)度預(yù)測(cè)精度和運(yùn)算效率兩個(gè)角度綜合考慮，片煙圖像最佳旋轉(zhuǎn)角度間隔為30°。

表1 不同片煙圖像旋轉(zhuǎn)角度間隔下運(yùn)算時(shí)間、Δ1和Δ2的變化Tab.1 Calculation time, Δ1 and Δ2 at different rotation angle intervals of tobacco strip image

2.2 紙片圖像仿真切絲和真實(shí)切絲結(jié)果對(duì)比分析

由圖6 可見(jiàn)，通過(guò)圖像法檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)紙絲長(zhǎng)度，并與真實(shí)值建立轉(zhuǎn)換關(guān)系，線(xiàn)性擬合度達(dá)到0.999 6，表明采用Zhang-Suen骨架法可以較為準(zhǔn)確地檢測(cè)紙絲長(zhǎng)度。由圖7 和表2 可見(jiàn)，對(duì)5 cm 紙片圖像仿真切絲，紙片圖像仿真切絲與真實(shí)切絲的紙絲長(zhǎng)度分布皮爾森相關(guān)度達(dá)到0.949 3。紙絲仿真長(zhǎng)度均值為41.11 mm，真實(shí)長(zhǎng)度均值為38.44 mm，仿真長(zhǎng)度比真實(shí)長(zhǎng)度值大是由于在紙片切絲過(guò)程中產(chǎn)生了造碎，仿真長(zhǎng)度相對(duì)真實(shí)長(zhǎng)度的偏差占比為6.95%，相對(duì)偏差較小；紙絲長(zhǎng)度標(biāo)偏仿真長(zhǎng)度為17.49 mm，真實(shí)長(zhǎng)度為18.61 mm，仿真長(zhǎng)度相對(duì)真實(shí)長(zhǎng)度的偏差占比為6.02%，相對(duì)偏差較小。綜上可見(jiàn)，采用圖像仿真切絲方法可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)紙片真實(shí)切絲的紙絲長(zhǎng)度分布。

表2 紙片圖像仿真切絲與真實(shí)切絲的紙絲長(zhǎng)度相關(guān)指標(biāo)對(duì)比Tab.2 Comparison of related indicators of cut paper length between simulated cutting based on paper image and actual paper cutting

圖6 紙絲長(zhǎng)度圖像法檢測(cè)值與真實(shí)值轉(zhuǎn)換關(guān)系Fig.6 Conversion relationship between cut paper length measured by image method and actual cut paper length

圖7 紙片圖像仿真切絲和真實(shí)切絲的紙絲長(zhǎng)度分布Fig.7 Cut paper length distribution of simulated cutting based on paper image and actual paper cutting

2.3 模擬成絲長(zhǎng)度與片煙面積、片煙長(zhǎng)度的關(guān)系

利用一組3 kg 片煙樣品圖像計(jì)算模擬成絲長(zhǎng)度、片煙面積和片煙長(zhǎng)度，將3 個(gè)指標(biāo)根據(jù)公式（13）通過(guò)最小二乘法多元回歸擬合。由圖8a 可見(jiàn)，推導(dǎo)出的片煙面積S與模擬成絲長(zhǎng)度D、片煙長(zhǎng)度C三者之間的公式成立，3個(gè)指標(biāo)呈多元非線(xiàn)性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.950 6。由擬合公式可知，當(dāng)D與C呈線(xiàn)性關(guān)系時(shí)，S與D呈多元2次相關(guān)。根據(jù)圖8b中S與D之間的冪函數(shù)擬合結(jié)果可見(jiàn)，模擬成絲長(zhǎng)度與片煙面積呈2次冪相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.945 7。結(jié)合圖8c中D與C的線(xiàn)性擬合結(jié)果，相關(guān)系數(shù)為0.717 8，兩者之間呈中等線(xiàn)性相關(guān)。綜上可見(jiàn)，模擬成絲長(zhǎng)度與片煙面積呈冪相關(guān)，與片煙長(zhǎng)度呈中等線(xiàn)性相關(guān)，表明片煙模擬成絲長(zhǎng)度可以在一定程度上反映片煙形態(tài)特征。

圖8 片煙模擬成絲長(zhǎng)度與片煙面積、片煙長(zhǎng)度的關(guān)系Fig.8 Relationship between simulated cut strip length,area and length of tobacco strips

2.4 不同尺寸片煙模擬成絲長(zhǎng)度的差異分析

對(duì)不同尺寸片煙圖像仿真切絲，通過(guò)高斯分布函數(shù)擬合，比較大片、中片、小片、碎片碎末的模擬成絲長(zhǎng)度差異。由圖9 可見(jiàn)：① 4 種尺寸片煙模擬成絲長(zhǎng)度均值μ分別為29.73、17.54、8.93 和4.96 mm，中片、小片、碎片碎末之間呈現(xiàn)近2倍梯度下降趨勢(shì)，與不同層級(jí)篩網(wǎng)尺寸之間的變化關(guān)系相對(duì)應(yīng)，表明利用模擬成絲長(zhǎng)度可以區(qū)分不同尺寸片煙之間的差異；② 4 種尺寸片煙在成絲尺寸上互有交叉，這是由于篩出的大片、中片、小片和碎片碎末的純度不高和評(píng)價(jià)方法存在差異導(dǎo)致。

圖9 大片、中片、小片、碎片碎末煙模擬成絲長(zhǎng)度分布Fig.9 Simulated cut strip length distribution of large,medium and small strips,scrap and dust

2.5 片煙模擬成絲長(zhǎng)度在葉片結(jié)構(gòu)表征中的應(yīng)用

以片煙模擬成絲長(zhǎng)度為分類(lèi)指標(biāo)，研究不同尺寸片煙的分類(lèi)邊界尺寸。由表3 可見(jiàn)：① 大片與中片、中片與小片、小片與碎片碎末的分類(lèi)邊界尺寸均值分別為22.23、11.80 和5.39 mm，3 個(gè)分類(lèi)邊界尺寸呈現(xiàn)約2倍遞減趨勢(shì)，分類(lèi)邊界尺寸均稍低于對(duì)應(yīng)篩網(wǎng)尺寸，可能是由于片煙皺縮后尺寸變小所致；3 個(gè)分類(lèi)邊界尺寸變異系數(shù)分別為3.59%、5.70% 和10.81%，小片與碎片碎末分類(lèi)邊界尺寸變異系數(shù)稍大，可能是由于片煙在圖像拍攝過(guò)程中產(chǎn)生了造碎。②根據(jù)分類(lèi)邊界尺寸利用片煙模擬成絲長(zhǎng)度表征法對(duì)葉片結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)，并與葉片結(jié)構(gòu)篩分法檢測(cè)結(jié)果關(guān)聯(lián)擬合。由圖10 可見(jiàn)：表征法檢測(cè)結(jié)果與篩分法在不同尺寸片煙比例上呈強(qiáng)線(xiàn)性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.998 2。對(duì)兩種方法檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行單因素方差分析，由表4 可見(jiàn)，P＞0.05，表明兩種方法對(duì)葉片結(jié)構(gòu)指標(biāo)檢測(cè)結(jié)果相關(guān)度較高且無(wú)顯著差異。

表3 不同尺寸片煙模擬成絲長(zhǎng)度分類(lèi)邊界尺寸Tab.3 Classification limits of lengths of the simulated cut tobacco produced from strips of different sizes

表4 表征法與篩分法對(duì)葉片結(jié)構(gòu)檢測(cè)結(jié)果單因素方差分析Tab.4 One-way ANOVA of tobacco strip structure detected by the characterization method and the sieving method

圖10 表征法與篩分法對(duì)葉片結(jié)構(gòu)檢測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.10 Comparison of tobacco strip structure detected by the characterization method and the sieving method

3 結(jié)論

利用數(shù)字化圖像處理技術(shù)從仿真角度構(gòu)建了一種片煙圖像仿真切絲方法，實(shí)現(xiàn)了片煙與葉絲尺寸的直接轉(zhuǎn)換，并開(kāi)展了葉片結(jié)構(gòu)表征應(yīng)用研究。結(jié)果表明：①當(dāng)片煙圖像旋轉(zhuǎn)角度間隔為30°時(shí)，模擬成絲長(zhǎng)度相對(duì)1°的偏差為2.84%，運(yùn)算時(shí)間相對(duì)1°降低96.70%。②紙片圖像仿真切絲與真實(shí)切絲的紙絲長(zhǎng)度分布相似度達(dá)到0.949 3，圖像仿真預(yù)測(cè)的紙絲長(zhǎng)度均值相對(duì)紙片真實(shí)切絲長(zhǎng)度偏差較小，為6.95%，表明片煙圖像仿真切絲方法可以有效預(yù)測(cè)紙絲長(zhǎng)度分布。③模擬成絲長(zhǎng)度與片煙面積、片煙長(zhǎng)度呈多元非線(xiàn)性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.950 6；模擬成絲長(zhǎng)度與片煙面積呈冪相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.945 7；與片煙長(zhǎng)度呈線(xiàn)性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.717 8。④中片、小片、碎片碎末模擬成絲長(zhǎng)度均值呈近2倍梯度遞減趨勢(shì)，表明利用模擬成絲長(zhǎng)度能夠區(qū)分不同尺寸片煙之間的差異。⑤大片與中片、中片與小片、小片與碎片碎末模擬成絲長(zhǎng)度分類(lèi)邊界尺寸分別為22.23、11.80 和5.39 mm，構(gòu)建的片煙模擬成絲長(zhǎng)度表征法與篩分法檢測(cè)結(jié)果相關(guān)系數(shù)為0.998 2，呈強(qiáng)線(xiàn)性相關(guān)，單因素方差分析顯示兩種方法檢測(cè)結(jié)果無(wú)顯著差異。后續(xù)將進(jìn)一步驗(yàn)證片煙模擬成絲長(zhǎng)度指標(biāo)與實(shí)際制絲環(huán)節(jié)生產(chǎn)的煙絲長(zhǎng)度之間的關(guān)系，為打通制絲與打葉協(xié)同“大工藝”技術(shù)理念提供支撐。