烟包外观在线视觉检测装置的研发
基于机器视觉的卷烟质量检测技术研究
基于机器视觉的卷烟质量检测技术研究一、引言随着经济的快速发展，消费者对生活品质的要求越来越高。
卷烟作为一种广泛使用的日用品，其质量更是受到广泛关注。
目前，众多卷烟生产企业为了提高产品的安全和质量，不断研究开发卷烟质量检测技术，实现对产品质量的准确检测和控制。
机器视觉作为一种高精度的传感器技术，具有成本低、检测速度快、专业性强的优点，因此已广泛应用于各个领域的质量检测和控制中。
本文将介绍基于机器视觉的卷烟质量检测技术，包括其工作原理、关键技术和应用现状等方面。
二、基于机器视觉的卷烟质量检测技术工作原理基于机器视觉的卷烟质量检测技术的工作原理是将卷烟制成的香烟通过特定的传感器，如相机等，获取其图像信息，并对其进行处理和分析，从而实现对卷烟质量的检测和控制。
该技术主要涉及卷烟滤嘴长度、烟支外观、烟丝纹理、烟丝密度等多项检测指标，检测过程主要分为以下几个步骤：1.图像采集：利用高分辨率相机等设备，对卷烟进行图像采集，获取原始图像信息。
2.图像增强：对原始图像进行相关的算法处理和图像增强，使卷烟图像更加清晰和鲜明。
3.图像分割：将卷烟图像中的烟支和滤嘴进行分离，为后续的分析和处理提供数据基础。
4.特征提取：对卷烟图像进行特征提取和分析，包括线性检测、纹理检测、形状检测、颜色检测等，以获取烟支长度、烟丝密度、烟丝纹理等多项参数。
5.检测判定：根据前期提取的多项特征参数，利用相关算法进行判断和检测，判断卷烟是否符合质量标准。
6.数据输出：将检测的数据结果输出给相关监控系统，实现数据监测和控制。
三、基于机器视觉的卷烟质量检测技术的关键技术1.图像处理技术：图像处理技术是实现卷烟质量检测的最基础和关键的技术。
图像增强、分割和特征提取等方面，需要利用专业的算法和大量的数据进行实现。
2.烟支和滤嘴的自动分离技术：将卷烟图像中的烟支和滤嘴准确地分离出来，是卷烟质量检测技术中的关键技术之一。
烟支和滤嘴分离技术可以利用形态学、边缘检测、区域生长等算法进行实现。
基于机器视觉的香烟小包装外观质量检测系统
０ 引言
在 当前 竞争 激 烈 的卷 烟行 业 中 ， 精 美 的香 烟 外
创造 性地设 计 了在 线检 测 系 统 的总 体 结 构 ， 提 出 了
一
种 基 于机器 视觉 的 图像 处 理 方法 ， 及 时发 现 并剔
Ｚ Ｅ ＮＧ Ｗｅ ｎ — ｙ ａ ｎ，ＷＡＮＧ Ｙａ — ｇ ａ ｎ ｇ ， Ｊ Ｉ ＡＮＧ Ｎｉ ａ ｎ — ｐ ｉ ｎ ｇ，Ｓ ＨＡＯ Ｈｕ ｉ — ｈ ｅ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｏｐ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ － Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ￣ｒ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ｆ ｏ ｒ
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香烟外包装视觉检测系统研究
2012年第32期(总第47期)科技视界Science &Technology VisionSCIENCE &TECHNOLOGY VISION 科技视界作者简介:方学军(1972.08—),男,硕士,机械控制工程师,贵州财经大学,讲师,主要研究方向为计算机控制技术。
香烟生产线的速度非常快,比如GDX-2包装机组的速度就达7包/秒,但在包装过程中往往会产生各种瑕疵,如破损、翘边、翻盖、露白、反包、叠角、印刷未上色等,这给在线检测带来很多麻烦。
用人工只能抽检,结果有很多的不合格品流入市场,管理层也无法进行有效监管,对品牌价值和产品信誉都造成很大影响。
因而,一套高效的香烟外包装视觉检测系统对香烟生产线尤为重要。
设计既能实现高速在线检测,又能进行检测数据处理的香烟外包装视觉检测系统,可从以下几个方面进行研究:1检测系统的总体结构检测系统按功能可分为3个部分:成像单元、图像采集与处理单元、控制单元,其总体结构如图1所示。
成像单元由CCD 摄像机、LED 光源构成,负责原始图像数据的采集,CCD 摄像机向图像处理子系统输出模拟视频信号。
由于烟包位于生产线上,需检测5个面,因此只需设置2个对面放置的CCD 摄像机与LED 光源进行检测。
图像采集与处理单元负责接收模拟视频信号,数字化模拟视频信号,根据检测目的对图像数据进行图像处理运算,并将运算结果传送至MCU 控制器。
控制单元是由单片机、显示单元、报警单元、光电传感器、通信模块和其他扩展功能模块等器件构成,用来完成烟包在传送带上的定位、包装瑕疵的烟包的剔除操作以及显示、报警等功能,为了组成闭环柔性系统,还可以设置通信模块。
1.1CCD 摄像机与镜头的选取用图像处理方法进行烟包识别的原理可在获取烟包的图像后,用计算机进行图像处理并识别烟包与设定合格品之间的区别。
成像质量对整个检测的准确性及速度至关重要,也就是说,实现缺陷识别的基础是获取清晰的烟包图像。
GD包装机组小盒烟包外观检测装置的改进
GD包装机组小盒烟包外观检测装置的改进摘要：本文介绍了一种用于GD包装机组的快速小盒烟包的检测装置，利用各种算法对烟包图像进行集成处理，实现对GD包装小盒烟包的多个外观质量缺陷的准确定位和识别，并对所设计的系统进行实时的在线测试和验证。
试验结果证明，本装置具有良好的稳定性和可靠性，检测速度快、精度高，适用范围广，安装和维护方便。
关键词:GD包装机组；小盒烟包；外观检测装置在香烟生产中，小包在变轨操作过程中，经常会遇到一系列的质量问题，如：软包容易发生歪斜、丢失、脱落、污迹等；如果是较硬的包装，则会造成包装上的破损，脱落，变形，撕裂等；人工加烟容易造成小包倒置的问题。
以往的抽样方法多采用人工抽样的方式，其准确性和效率都很难得到保障，而且存在很大的漏检风险。
包装机转速在900-1000包/min之间，这样的高速运行使得小盒烟包的外观质量不能用人工检查。
在烟草行业的竞争日趋激烈的今天，烟草使用者及烟草企业对香烟外形、包装的品质提出了更高的要求，为了避免次品进入市场，引起不好的后果，有必要在机器上加装高速小盒烟包外观质量测试设备。
随着计算机、图像处理及硬件技术的飞速发展，计算机视觉系统日趋成熟，可执行的探测任务也日趋复杂，且应用范围不断扩大。
本通过本项目的研究，可以提高小盒烟包外观品质检测的准确性和可靠性，并在实际生产中得到广泛的应用，从而提升香烟的外观品质，提升企业的市场竞争力。
1GD包装机组小盒烟包外观检测装置设计方案IO智能控制板是连接整个控制系统的一个环节，控制板负责对光源和摄像机的运动进行控制，将摄像机所获得的图像传输到工业控制计算机，并对其进行图像处理，从而判定此盒的包装有没有质量问题。
控制板通过对各烟支的运动进行控制，并对其进行数据采集，以获取烟包的位置信息。
如果烟包出现质量问题，那么控制板就会自动打上标签[1]。
当烟包在剔除位光纤传感器位置上的时候，控制板就会接收到烟包的到位信号，然后检查该包的位置有没有被剔除的痕迹，工业控制计算机对烟包外观进行实时监测，图1是小盒烟包装外观品质检测系统的整体构成。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测随着社会的不断发展，人们的生活水平不断提高，对于烟品质量的要求也越来越高。
而作为烟品质量的一部分——包装外观缺陷检测更是备受关注。
目前，传统的包装外观缺陷检测主要靠人工检测，效率低，受主观因素影响大，且易出错。
为了弥补传统的人工检测的不足，越来越多的研究者正在尝试引入机器学习和人工智能技术进行包装外观缺陷检测。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测是其中的一种新兴技术，本文将从原理、应用和发展前景等方面进行探讨。
一、支持向量机的原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种利用统计学习理论来进行分类分析的监督学习模型，其基本思想是找到一个超平面，使得离该超平面最近的训练样本点到该超平面的距离最大。
在二维空间中，就是找到一条直线，使得离该直线最近的样本点到该直线的距离最大。
而在多维空间中，就是找到一个超平面，使得离该超平面最近的样本点到该超平面的距离最大。
简而言之，支持向量机通过寻找最优超平面来实现分类。
SVM的优点在于：1. 在高维空间中有较好的表现。
2. 只需选择好核函数即可用于非线性分类。
3. 只需用到训练数据的一个子集来进行训练。
4. 泛化能力强。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测就是利用支持向量机的分类能力，找到一个最优超平面，将正常的包装和异常的包装分开，从而实现对包装外观缺陷的自动检测和分类。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过照相机、摄像头等设备对条烟包装进行拍照或录像，获取大量的条烟包装图像数据。
2. 数据预处理：对采集到的图像数据进行处理，包括图像的去噪处理、亮度对比度调整等，以提高后续的图像分析和识别的准确性。
3. 特征提取：从经过预处理的图像数据中提取特征，通常包括颜色、纹理、形状等特征。
4. 训练模型：利用已标注的包装外观缺陷数据对支持向量机模型进行训练，使其学习到不同外观缺陷的特征。
关于烟包透明纸散包外观质量检测系统研究
关于烟包透明纸散包外观质量检测系统研究【摘要】烟草企业生产过程中，卷烟的外包装品质直接影响卷烟的品质，如何在生产过程中快速地检测出外包装的不合格卷烟，对卷烟的生产和销售有着十分重大的现实意义。
卷烟包装中的烟包透明纸散包外观质量问题在卷烟包装的品质检验中所占比例很大，其中包括：卷烟包装的折皱、卷曲等。
常规的传感检测法只能够探测到烟包透明纸中某些特殊问题，例如透明纸破损后卷曲，无法对普通卷烟表面透明纸的破损、褶皱和变形进行有效的探测，只能通过手工进行。
近年来，随着计算机视觉技术的发展，利用计算机视觉技术实现了对图像的实时获取和长期的稳定性，在质量监测领域得到了越来越多的使用。
本系统“相机+图像控制器+PC图像处理软件”的检测模式，有效摆脱硬件固化、软件被动使用的束缚。
同时PC图像处理软件在算法上可持续升级优化，灵活性和可适应性好。
能够适应厂家复杂的检测需求，使其达到稳定、可靠、便捷的效果。
关键词：质量检验；包装检测；烟包；透明纸散包；1.新型烟包透明纸散包外观质量检测系统有点分析随着科技的不断进步，卷烟企业对包装中的外观瑕疵会有严格的控制，以往的光电式传感器检测已远远不能满足现场的检测要求，采用照相技术可以更全面地对外观进行目标检测。
烟包透明纸散包外观质量检测系统与以往产品相比，主要有以下优点：（1）烟包透明纸散包外观质量检测系统采用完全自主研发全中文软件，界面友好，操作简便，可持续免费升级。
（2）烟包透明纸散包外观质量检测系统采用高速DSP处理技术，大大提高了运算速度，处理能力强，能适应复杂算法的处理需要。
（3）烟包透明纸散包外观质量检测系统可配置6只相机可检测6个面，检测范围广。
（4）新型小包外观质量在线检测系统采用LED光源，频闪，衰减小，寿命长。
（5）采用非接触式检测，减少维护量，大大提高产品的使用寿命。
（6）安装方便，调试简单。
2.小透包散包外观质量检测系统简介2.1设备简介本产品适用于烟包外观，透明纸包装品质，拉线位置等卷烟生产检测。
条烟包装外观质量在线检测系统的总体方案设计
—■—■■■■■■1
1
前言
随 着 社 会 的发 展 与 进 步
，
2 要 解 决 的主 要
产品包装作 为产品 的
，
一
问题
个
条 烟包 装外 观 质量 在 线 检 测 系统要 解决 的主 要 问题 有
以下几 个方面
1)
：
重 要 组 成 部分受 到 了越 来 越 多 的关 注
卷烟产 品 的外观
包 装质量 尤其如此
外 由于 安装 空 间狭 小
，
系统 中相机
、
光 源 的安
：
—
—
维普资讯
装 ，缺 陷 产 品剔 除 口 的 位 置 等 结 构 实 现 方 面 也 存 在 较 大
挑 战。
３２检 测方 案的确 定 ．
根 据 对 条 烟 缺 陷 产 品 的现 场 观 察 和 统 计 ，缺 陷 主要 出 现 在 两 个 端 面 ，玻 璃 纸 搭 接 口、金 拉 线 搭 接 处 。对 于玻 璃
，
，
如光源 亮度
、
环境
，
：
如图
、
1
所示 的
，
光线 的变 化
比例
、
条 烟 在 输 送 过 程 中 的 位 置 变 化 引 起 的 图像 的
，
条 盒挤 压 变 形
内包 装 外 露
。
、
玻璃纸破裂
错牙 等
以
灰度 变化
图像 的 偏 移
。
、
旋转 等
。
这 些 都会 造 成 缺
充分保 证 产 品 的高 品质
陷正 确判读和 识 别的 困难
纸 搭 接 口 ， 由于 包 装 机 的机 型 不 同 ，其 位 置 有 两 种 ，一 种
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烟包外观在线视觉检测装置的研发
摘要：通过集成式的智能工业相机，成功开发出了GDX2包装机全过程视觉
检测系统，使其能够在现场强干扰、高速运行、复杂背景的环境下，实现对烟包
全过程的检测与剔除。
同时通过二次开发Micro II系统，使得相关数据可以得
到保留与设置，并通过数采系统反馈至厂级数据库，从而实现从下至上的全程监控。
从而有效的解决外观缺陷烟包流入下游工序的问题。
关键词：烟包外观、视觉检测、检测装置、研发
1.硬件设计
1.1相机选择
首先分析视觉硬件处理速度必须大于设备生产速度，已知中支烟生产速率
250ppm=4.16fps，标准烟生产速率 400ppm=6.67fps，因此，考虑到相机的稳定
运行，帧率选择必须大于10fps。
相机成像的实质是建立三维空间中的物体与其在二维空间的像的映射关系。
X 为被测物体的实际值，x为对应的像素长度，F 为被测物体与镜头的距离，f
为焦距。
根据成像关系有：
本测量系统视场最大范围约为91.5 mm*66mm，即视场要求最大值为91.5mm。
Pre=FOV /Res
式中，Pre 表示精度，FOV表示视场大小，Res 表示分辨率。
焦距的计算公式如下：
f=p*h /FOV
根据测量精度及视场大小，有如下公式计算所需分辨率：
式中， f 表示焦距，p 表示感光尺寸，h表示工作距离，FOV 视场大小。
以最小精度0.1mm计算，像素高 =91.5/0.1=915，像素宽= 66/0.1=660，
基于此，可以计算出所需要相机的分辨率必须大于915*660。
因此，必须选择分
辨率1280*1024以上的相机。
1.2光源类型选择
通过比较寿命、亮度、设计自由度等指标，选择LED光源LED光源具有以下特点：
体积小LED光源与传统光源相比体积小、重量轻，可以制作成各种形状的器件，便于各
种灯具和设备的布置与设计，适应性强，适用范围广。
(2)环保性能好由于LED光源在生
产过程中无需添加金属汞，因此LED废弃后，不会造成汞污染，且其废弃物几乎可以全
部回收利用，不仅节约了资源，还保护了环境。
(3)安全稳定LED光源使用低压直流电就
可以驱动，一般供电电压在6~24V之间，因此安全性能比较好，特别适用于公共场所。
另外在外界环境较好的条件下，LED光源比传统光源的光衰小、寿命长，即使频繁开关，也不影响其使用寿命。
(4)抗震、抗冲击性能好LED光源的基本结构是一块电致发光的半
导体材料，置于一个有引线的架子上，然后四周用环氧树脂密封，在结构上没有玻璃外壳，不需要像白炽灯或者荧光灯那样在灯管内抽成真空或冲入特定气体。
因此，LED光
源的抗震、抗冲击性能良好，给其生产、运输、使用各环节带来了便利。
(5)指向性强与
传统光源相比，LED光源发出的光线是定向的，从LED发出的大部分光线能直接射向被
照面，利用率远高于传统光源。
(6)响应时间快白炽灯的响应时间为毫秒级，LED光源的
响应时间则为纳秒级。
因此，广泛应用于交通信号及汽车信号灯领域。
(7)发光效率较高
随着LED照明技术的发展，LED光源的发光效率已经由原来的不到10lm/W提高到
100lm/W以上，且其发光效率仍有较大提高的潜力。
(8)光色丰富LED光源通过改变电流、化学修饰、单色光混合等方法，可以实现可见光波段各种颜色的发光和变色，即使对于
白光LED也可以制作成各种色温的光源。
(9)无闪烁、无紫外线LED光源采用的是直流
供电，发光稳定不闪烁，且光谱主要集中在可见光区域，基本无紫外线或红外线辐射的
干扰，从而可以避免频闪效应带来的不利影响，提高人眼舒适性。
(10)亮度可调性好，
便于智能工业相机曝光时间的调节。
1.3LED光源型号选择
由于要高速摄像，曝光时间必须很短，约为500us，所以必须使用高功率
LED进行补光，采用12颗10W的大功率CREE XML-2 LED同时输出，由于要求瞬
时功率很大，用普通驱动方法无法到达要求，所以采用高压驱动，以达到大电流
驱动，这对LED器件的要求很高，必须对LED进行配对，否则容易造成LED烧坏。
1.4拍照方式
拍照方式分为直拍式和反射式，直拍式为摄像头直接拍摄烟包获取检测图像,而反射式则由镜面反射,拍摄镜面里的图像，通常在空间大小不足时考虑。
考虑
镜面反射需要增加额外的支架，且对操作人员的日常维护要求较高，需要每天对
镜面维护，而相机机身尺寸仅为64x105x35mm，设备内的空间足够采用直拍式。
1.5支架设计与安装
利用Solidwork画图软件设计支架，并标出相关尺寸。
该支架具有三个自由度，可以自由调节，结构稳固，改造方便的特点。
项目成员安装摄像头基座与调
节支架，并调节摄像头的距离和角度
2.软件设计
项目成员采用了HALCON联合VC++ MFC的方法，。
MFC(Microsoft Foundation Classes)是微软基础类库的简称，是微软公司实现的一个c++类库，
主要封装了大部分的windows API函数，vc++是微软公司开发的c/c++的集成开
发环境，所谓集成开发环境，就是说利用它可以编辑，编译，调试，而不是使用
多种工具轮换操作，灵活性较大。
vc也指它的内部编译器，集成开发环境必须有
一个编译器内核，例如DevC++其中一个编译器内核就是gcc。
MFC除了是一个类
库以外，还是一个框架，在vc++里新建一个MFC的工程，开发环境会自动帮你产
生许多文件，同时它使用了mfcxx.dll，xx是版本，它封装了mfc内核。
以下是软件开发的流程：
1)导出HALCON源代码，选择C++语言。
2)配置Visual Studio MFC和HALCON联合编程环境。
3)界面的制作
4)编写代码
5)打包发布
6)界面设计：这是一款由厦烟自主研发的视觉软件，在软件界面上，集成了以下功能：检测项目选择：增减条形码、二维码识别、亮阈、模板匹配、直线查找等检测点；牌号切换：生产中换牌可一键切换牌号，并且保存牌号参数；功能设置：包含检测使能、剔除使能、正向逻辑、定位跟随、空模不计、灰度反转、膨胀算法、模糊匹配、卡铝对比等；检测区域调整：可对检测点进行上下左右的移动，同时还可对检测点的宽度和高度调整；参数设置：阈值及门槛值的设置；模板设置：模板设置及模板保存；菜单栏：参数的保存、缺陷图片的查看、相机设置、运行或停止选择。
3系统联合调试&运行
1）系统安装；
2）MICRO II接线及端子排安装连接：
3）视觉检测系统的安装调试：
4）开动GDX2机器，进行联机调试；
5）跟踪设备缺陷检出和误剔情况，
6）试运行期间车间技术组、工艺员、安全员对新系统负面影响进行了检查评估
4.主要结论
本智能工业相机系统具有以下优势：
4.1开发快速、周期短。
由于采用的是智能工业相机，在硬件方面不再需要定制复杂庞大的硬件结构，它将图像采集、图像处理和通信功能集成于单一相机内，从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案；在软件方面集成了图像采集、图像处理、数据分析与图像判断于一体，再通过图像显示屏显示出来。
因此在硬
件采购时，只需采购一套智能工业相机，无需联系多家厂商采购硬件，更无需系
统整体的搭载及通信协议的转换。
在软件方面采用的HALCON视觉软件，其集成
了1000多种算子，开发简单，可直接导出C++程序，大大的缩短了开发时间。
4.2适用面广、精度高。
机器视觉系统能够对多个目标进行不接触空间测量与检测，对目标没有损伤
和危险，同时由于采用了计算机技术，因此具有极高的精确度。
项目采用的智能
工业相机机身尺寸仅为64x105x35mm，满足于大部分安装场景的位置需求，并且
能达到最小精度0.1mm，远大于目前卷烟包装产品标准规范最小缺陷单位2mm的
需求。
4.3可拓展性强、利于推广。
对于智能工业相机的改进与进一步的开发可在不改变硬件的情况下进行。
从
五轮盒内外观缺陷检测系统的研制到第六面外观检测和小玻破包检测无需修改硬
件配置，只需修改视觉算法便可实现。
若后续需要新增检测点，可不对原有的检
测方式改变，只需增加ROI区域，并对新增的ROI区域图像进行处理，而不影响
原来的程序运行。
4.4性能稳定。
将相机、图像采集模块、处理器、存储器、通讯模块、I/O板卡集成一体，
稳定性更高。
智能工业相机与GD包装机电控系统MICRO II完美融合，相较于
PC-Base视觉系统需要增加光电开关检测触发拍照信号，智能工业相机可利用GD
包装机原有的轴编码器的相位为相机提供硬触发，大大减少了系统的不稳定性因素。
硬触发是值机器运行至某一相位时，触发拍照信号，同时接通闪光灯，为拍
照成像质量提供保障。