[发明专利]一种基于片烟形态特征对烟丝结构影响的预测方法

摘要

本发明公开一种基于片烟形态特征对烟丝结构影响的预测方法，经片烟样本的面积描述参数计算、形态描述参数计算，片烟大小及形状分布对烟丝结构影响的结构方程模型建立，再将所得片烟样本的面积描述参数以及所得片烟样本的形态描述参数作为隐变量，所得大片率、中片率、小片率和碎片率以及四个片型的欧氏距离作为显变量，导入步骤三建立的结构方程模型中，把回归权值和方差数据代入矩阵方程，所得矩阵方程即能描述片烟面积大小及形状分布和烟丝结构之间的多元线性关系。本发明测量精度能达到10%的范围之内，能够精确地描述片烟和烟丝结构之间的规律，实现了片烟和烟丝结构之间的关系可控，对于卷烟制丝工艺和复烤工艺有较好的指导意义。

主权项

一种基于片烟形态特征对烟丝结构影响的预测方法，其特征在于经过下列步骤：步骤一、单片片烟形态描述参数的采集及片烟样本的面积描述参数计算：首先采集片烟样本中各离散片烟的原始图像，运用常规图像处理技术，获得片烟形态描述参数，其中片烟形态描述参数包括面积、周长、矩形度、细长度、紧致度；再计算该片烟样本的大片率、中片率、小片率、碎片率，以大片率、中片率、小片率、碎片率作为片烟样本的面积描述参数；所述面积是叶片结构分布的表征方法，是自然放置状态下片烟的水平投影面积，叶片的面积分布用累积分布函数来描述；所述周长是叶片的外围轮廓的长度累积；所述矩形度的计算公式如下：Cr=maxk(Fk)]]>式中，Fk为区域面积和外接矩形面积之比，k为矩形具体方向，矩形方向离散步幅旋转，矩形度为Fk的最大比值，设定的值域为(0,1]；所述细长度的计算公式如下：Ce＝W/L式中，L为片烟区域外接矩形长，W为片烟区域外接矩形宽，L≥W，细长度为片烟区域外接矩形宽W与长L的比值，设定的值域为(0,1]；所述紧致度的计算公式如下：Cc＝4πA/C2式中，A为面积，C为周长，紧致度为4π与面积A的乘积除以周长C的平方，设定的值域为(0,1]；步骤二、片烟样本的形态描述参数计算：将步骤一所得片烟样本中四种片型的矩形度、细长度、紧致度作为三维坐标建立片烟样本的三维聚类空间，采用K‑means聚类分析方法，求出聚类中心点与标准片烟聚类中心点之间的欧氏距离，将四个片型所得欧氏距离作为片烟样本的形态描述参数；步骤三、片烟大小及形状分布对烟丝结构影响的结构方程模型建立：结构方程模型由测量模型和结构模型组成，式(2)和(3)为测量模型，表示隐变量与显变量之间的关系，即由显变量来定义隐变量；式(4)为结构模型：x＝∧Xξ+δ  (2)y＝∧Yη+ε  (3)η＝Bη+Γξ+ζ  (4)其中，式(2)将内生隐变量ξ连接到内生标识，即显变量x；式(3)将外生隐变量η连接到外生标识，即显变量y；矩阵∧X和∧Y分别反映x对ξ和y对η关系强弱程度的系数矩阵；δ和ε分别表示x和y的测量误差；式(4)为结构模型，反映了隐变量之间的关系；内生隐变量和外生隐变量之间通过系数矩阵B和Γ以及误差向量联系起来，其中Γ代表外生隐变量对内生隐变量的影响，B代表内生隐变量之间的相互影响，ξ为结构方程的误差项；所述隐变量为步骤一所得片烟样本的面积描述参数以及步骤二所得片烟样本的形态描述参数，显变量为大片率、中片率、小片率和碎片率以及四个片型的欧氏距离；设任意一份片烟大小及形状分布参数见下表所示：片烟大小及形状分布参数表测量模型的线性回归模型：X1＝λx1ξ1+δ1  (5)X2＝λx2ξ1+δ2  (6)X3＝λx3ξ1+δ3  (7)X4＝λx4ξ1+δ4  (8)X5＝λx5ξ2+δ5  (9)X6＝λx6ξ2+δ6  (10)X7＝λx7ξ2+δ7  (11)X1＝λy1η1+ε1  (12)Y2＝λy2η1+ε2  (13)结构模型的线性回归模型：η1＝γ11ξ1+γ12ξ2+ζ1  (14)方程式(5)～(13)用矩阵方程表示为：X＝∧Xξs+δm  (15)Y＝∧Yηt+εn  (16)在式(15)～(16)中，s＝1,2；m＝1,2,3,4,5,6,7；n＝1,2；t＝1；δ、ε和ζ代表各项线性方程的误差，ξ代表面积影响因素；η代表形状影响因素；λ和γ代表影响线性方程中的权值；步骤四、将步骤一所得片烟样本的面积描述参数以及步骤二所得片烟样本的形态描述参数作为隐变量，所得大片率、中片率、小片率和碎片率以及四个片型的欧氏距离作为显变量，导入步骤三建立的结构方程模型中，把回归权值和方差数据代入(14)～(16)得到矩阵方程，实现片烟描述参数对烟丝结构参数影响的多元回归，所得矩阵方程即能描述片烟面积大小及形状分布和烟丝结构之间的多元线性关系。