王小飞，李东方，李玉珩，陈传通

1.秦皇岛烟草机械有限责任公司，河北省秦皇岛市经济技术开发区龙海道67号 066000

2.山东中烟工业有限责任公司济南卷烟厂，济南市历城区科航路2006号 250100

片烟原料中经常混有金属、石块、麻绳、纸片、虫茧、泡沫等杂物，这些杂物若混入烟丝卷制成卷烟，在烟支燃烧时会产生异味，影响卷烟感官质量，增加加工质量风险。因此，片烟杂物检测和剔除是卷烟制丝生产中的重要工序之一，其作用在于防止金属和石块等重质杂物对后续工序设备造成损坏，避免泡沫等轻质杂物以及麻绳和虫茧等异物影响卷烟质量。目前烟草行业常用的杂物检测及剔除方法主要有风选法、激光法和图像识别法［1］。风选法利用异物与片烟或烟丝悬浮速度不同剔除重质杂物，但无法有效剔除与烟丝质量相近的异物。激光法根据片烟和异物对激光反射、吸收特性的不同进行杂物识别，但该设备生产成本较高，不利于推广应用［1-2］。图像识别法分为传统法和基于深度学习方法。李阳萱［3］利用颜色特征对烟草异物图像进行检测，异物剔除率达到99%；庄珍珍［4］采用区域生长边缘检测方法对烟叶图像进行分割，取得较好的背景分离效果；邵素琳［5］通过梯度直方图和灰度共生矩阵提取片烟的关键点和描述符，进而提取片烟的颜色及纹理特征识别片烟类别。传统的图像识别法剔除杂物效果较好，但需要人工进行参数调节，且鲁棒性较差，容易受环境噪声的影响。……