<abstract xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">

For tobacco strips used in cigarette production, the stem content is an important quality index to assess the impurity level of the cut leaves. The presented work developed a nondestructive detection method of stems in cut leaf agricultural products by the low energy X-ray imaging. The algorithm of stem image processing and weight calculation principle was established, and then a machine vision system with X-ray imaging and image analysis was set up to verify the quantitative detection method. The results showed that the relative error of the detection method ranged from −3.64% to 2.76%. The determination of stems with a different morphology, such as the thick stem, were also realized based on the image analysis. The accuracy of determining thick stem and long stem was 94.67% and 99.33%, respectively. The developed method is superior to the current ISO detection method of tobacco stem in leaves under the same testing conditions in terms of accuracy and efficiency, which could be applied as an effective online detection method to monitor the quality of processed leaf for cigarette production.
</abstract>

For tobacco strips used in cigarette production, the stem content is an important quality index to assess the impurity level of the cut leaves. The presented work developed a nondestructive detection method of stems in cut leaf agricultural products by the low energy X-ray imaging. The algorithm of stem image processing and weight calculation principle was established, and then a machine vision system with X-ray imaging and image analysis was set up to verify the quantitative detection method. The results showed that the relative error of the detection method ranged from −3.64% to 2.76%. The determination of stems with a different morphology, such as the thick stem, were also realized based on the image analysis. The accuracy of determining thick stem and long stem was 94.67% and 99.33%, respectively. The developed method is superior to the current ISO detection method of tobacco stem in leaves under the same testing conditions in terms of accuracy and efficiency, which could be applied as an effective online detection method to monitor the quality of processed leaf for cigarette production.

Nondestructive Detection of Stem Content in Tobacco Strips Using X-Ray Imaging Analysis

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Der Rippengehalt ist bei den für die Zigarettenherstellung verwendeten Tabakstreifen ein wichtiger Qualitätsindikator zur Beurteilung des Reinheitsgrads der geschnittenen Tabakblätter. In der vorliegenden Arbeit wurde eine zerstörungsfreie Methode zum Nachweis von Rippen in geschnittenen Tabakblättern mithilfe von Niedrigenergie-Röntgenbildgebung entwickelt. Für die Rippen wurde ein Algorithmus zur Bildverarbeitung und zum Prinzip der Gewichtsberechnung festgelegt. Anschließend wurde ein Bildverarbeitungssystem mit Röntgenbildgebung und Bildanalyse eingerichtet, um die quantitative Detektionsmethode zu verifizieren. Gemäß den Ergebnissen lag der relative Fehler der Nachweismethode zwischen −3,64% und 2,76%. Die Bestimmung der Rippen unterschiedlicher Morphologie, wie z.B. der Mittelrippe, erfolgte ebenfalls auf der Grundlage der Bildanalyse. Die Genauigkeit der Methode bei der Bestimmung lag bei 94,67% für Mittelrippen und bei 99,33% für Seitenrippen. Hinsichtlich der Genauigkeit und Effizienz ist die entwickelte Methode der aktuellen ISO-Methode zum Nachweis von Rippen in Tabakblättern bei gleichen Prüfbedingungen überlegen und könnte als eine effektive Nachweismethode online eingesetzt werden, um die Qualität der in der Zigarettenherstellung verarbeiteten Tabakblätter zu überwachen.
</trans-abstract>

Der Rippengehalt ist bei den für die Zigarettenherstellung verwendeten Tabakstreifen ein wichtiger Qualitätsindikator zur Beurteilung des Reinheitsgrads der geschnittenen Tabakblätter. In der vorliegenden Arbeit wurde eine zerstörungsfreie Methode zum Nachweis von Rippen in geschnittenen Tabakblättern mithilfe von Niedrigenergie-Röntgenbildgebung entwickelt. Für die Rippen wurde ein Algorithmus zur Bildverarbeitung und zum Prinzip der Gewichtsberechnung festgelegt. Anschließend wurde ein Bildverarbeitungssystem mit Röntgenbildgebung und Bildanalyse eingerichtet, um die quantitative Detektionsmethode zu verifizieren. Gemäß den Ergebnissen lag der relative Fehler der Nachweismethode zwischen −3,64% und 2,76%. Die Bestimmung der Rippen unterschiedlicher Morphologie, wie z.B. der Mittelrippe, erfolgte ebenfalls auf der Grundlage der Bildanalyse. Die Genauigkeit der Methode bei der Bestimmung lag bei 94,67% für Mittelrippen und bei 99,33% für Seitenrippen. Hinsichtlich der Genauigkeit und Effizienz ist die entwickelte Methode der aktuellen ISO-Methode zum Nachweis von Rippen in Tabakblättern bei gleichen Prüfbedingungen überlegen und könnte als eine effektive Nachweismethode online eingesetzt werden, um die Qualität der in der Zigarettenherstellung verarbeiteten Tabakblätter zu überwachen.

<trans-abstract xml:lang="fr" xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">

Dans le cas des filaments de tabac utilisées à la production de cigarettes, la présence de côtes constitue un important indice de qualité servant à l’évaluation du niveau d’impuretés des feuilles coupées. Les présents travaux permirent de mettre au point une méthode non destructive de détection des côtes dans les produits agricoles que sont les feuilles coupées; ladite méthode recourt à la radiographie X de faible énergie. Une fois l’algorithme de traitement de l’image de la côte et de principe de calcul du poids rédigé, un système de visionique recourant à l’imagerie par rayons X et à l’analyse d’image fut ajusté afin de vérifier la méthode de détection quantitative. Les résultats indiquèrent que l’erreur relative pour cette méthode de détection oscillait entre −3,64% et 2,76%. La détermination des côtes de morphologies différentes, telles que les perches, fut également accomplie grâce à l’analyse d’image. La précision d’identification pour une perche et pour une longue côte fut de respectivement 94,67% et 99,33%. En termes de précision et d’efficacité, la méthode ici mise au point surpasse l’actuelle méthode de détection ISO des côtes parmi les feuilles, dans des conditions de test égales; elle pourrait dès lors servir de méthode efficace de détection en ligne et permettre de vérifier la qualité de la feuille traitée lors de la production des cigarettes.
</trans-abstract>

Dans le cas des filaments de tabac utilisées à la production de cigarettes, la présence de côtes constitue un important indice de qualité servant à l’évaluation du niveau d’impuretés des feuilles coupées. Les présents travaux permirent de mettre au point une méthode non destructive de détection des côtes dans les produits agricoles que sont les feuilles coupées; ladite méthode recourt à la radiographie X de faible énergie. Une fois l’algorithme de traitement de l’image de la côte et de principe de calcul du poids rédigé, un système de visionique recourant à l’imagerie par rayons X et à l’analyse d’image fut ajusté afin de vérifier la méthode de détection quantitative. Les résultats indiquèrent que l’erreur relative pour cette méthode de détection oscillait entre −3,64% et 2,76%. La détermination des côtes de morphologies différentes, telles que les perches, fut également accomplie grâce à l’analyse d’image. La précision d’identification pour une perche et pour une longue côte fut de respectivement 94,67% et 99,33%. En termes de précision et d’efficacité, la méthode ici mise au point surpasse l’actuelle méthode de détection ISO des côtes parmi les feuilles, dans des conditions de test égales; elle pourrait dès lors servir de méthode efficace de détection en ligne et permettre de vérifier la qualité de la feuille traitée lors de la production des cigarettes.

Contributions to Tobacco & Nicotine Research

This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

For tobacco strips used in cigarette production, the stem content is an important quality index to assess the impurity level of the cut leaves. The presented...

Nondestructive Detection of Stem Content in Tobacco Strips Using X-Ray Imaging Analysis

Online veröffentlicht: 10. Dez. 2022

Seitenbereich: 142 - 150

Eingereicht: 21. Feb. 2022

Akzeptiert: 16. Juni 2022

DOI: https://doi.org/10.2478/cttr-2022-0015

Schlüsselwörter
Quantitative detection, stem content, tobacco leaves, X-ray imaging analysis, machine vision system

© 2022 Wenkui Zhu et al., published by Sciendo

This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Nondestructive Detection of Stem Content in Tobacco Strips Using X-Ray Imaging Analysis

Online veröffentlicht: 10. Dez. 2022

Seitenbereich: 142 - 150

Eingereicht: 21. Feb. 2022

Akzeptiert: 16. Juni 2022

DOI: https://doi.org/10.2478/cttr-2022-0015

SchlüsselwörterQuantitative detection, stem content, tobacco leaves, X-ray imaging analysis, machine vision system

© 2022 Wenkui Zhu et al., published by Sciendo

This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Schlüsselwörter
Quantitative detection, stem content, tobacco leaves, X-ray imaging analysis, machine vision system