| 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测 |
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| 引用本文： | 杨彩虹,蔡培良,郑利明,何孝强,丁聪龙,刘懋超,刘师遥.基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测[J].包装工程,2023,44(15):260-268. |
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| 作者姓名： | 杨彩虹 蔡培良 郑利明 何孝强 丁聪龙 刘懋超 刘师遥 |
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| 作者单位： | 红云红河烟草集团有限责任公司曲靖卷烟厂，云南 曲靖 655001 |
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| 摘 要： | 目的 解决传统亮度、色彩等检测方法不能有效检测出烟包(尤其背景为白色的烟包)有无油封包裹的问题。方法 在传统检测方法的基础上，增加基于灰度共生矩阵算法的检测方法进行散包检测，通过对新型散包检测硬件架构设计、硬件隔离设计、相机优化、数学建模、灰度共生矩阵特征值提取、最优解等处理，采用基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能实现烟包散包检测精度的提升，有效检测出烟包(尤其浅色烟包)有无油封包裹的情况，降低无油封包裹烟包流入下道工序的风险。结果 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能有效提升烟包的散包检测精度，散包烟包的检出剔除率≥99.9%。结论 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能有效提升烟包的散包检测精度，尤其对浅色烟包有无油封包裹情况效果提升明显。
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| 关 键 词： | 灰度共生矩阵 特征值 欧式距离 曼哈顿距离 特征向量 |
Novel Bulk Pack Detection Based on Gray Scale Co-occurrence Matrix Algorithm |
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| YANG Cai-hong,CAI Pei-liang,ZHENG Li-ming,HE Xiao-qiang,DING Cong-long,LIU Mao-chao,LIU Shi-yao.Novel Bulk Pack Detection Based on Gray Scale Co-occurrence Matrix Algorithm[J].Packaging Engineering,2023,44(15):260-268. |
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| Authors: | YANG Cai-hong CAI Pei-liang ZHENG Li-ming HE Xiao-qiang DING Cong-long LIU Mao-chao LIU Shi-yao |
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| Affiliation: | Qujing Cigarette Factory, Hongyun Honghe Group Co., Ltd., Yunnan Qujing 655001, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | gray scale co-occurrence matrix eigenvalue European distance Manhattan distance feature vectors |
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