半自动分拣线上运动条烟的在线识别

为提高立式条烟分拣机的分拣效率,节省分拣时间,采用视觉技术实现了烟草物流配送中心半自动分拣线上运动条烟的在线识别。搭建视觉系统平台进行图像采集;对获取的图像进行预处理,提出了一种"两步法"的轮廓提取算法,并在此基础上提取图像的颜色、纹理、形状等特征;利用获取的图像特征建立图像特征数据库,通过图像最小特征距离准则进行图像识别,自动完成每一个订单内各条烟品牌和数量的核对。结果表明:物流中心按4条配送线日均配送量约5万条计算,可节省时间0.5 h/d。系统运行稳定,可满足6幅/秒的条烟图像处理速度要求,识别正确率在99.99%以上,有效满足了条烟现场识别的需求,保证了条烟分拣的顺利进行。     

基于机器视觉的不规则烟包校对码垛系统

针对烟草物流中不规则烟包码垛的复杂性和组合匹配的特性,设计了一种基于机器视觉的不规则烟包校对码垛系统。该系统包括组合码垛系统和视觉识别系统两部分,通过视觉系统对不规则烟包图像进行处理得到目标二值图,提取烟包的角点特征进行特征点匹配,利用改进的RANSAC算法剔除误匹配点,实现烟包的识别匹配,再依据上位机的预排层算法进行码垛作业。现场测试结果表明:烟包匹配正确率在97%以上,特征提取时间不超过360 ms/次,总匹配时间不超过1.6 s,实现了不规则烟包的准确校对和组合码垛。该方法可为提高烟草物流自动化水平提供支持。     

新型异型条烟分拣机的设计

为解决传统立式分拣机工作效率低且生产成本高等问题,基于立式分拣机的结构和分拣方式,通过理论计算设计了新型异型条烟分拣机。该设备主要由补烟装置、储烟柜、出烟装置等部分组成,将条烟按规格尺寸分别存放在储烟柜的烟仓中,补烟装置对条烟数量不足的烟仓自动补烟,出烟装置按订单需求自动出烟。随机选取40种异型条烟作为分拣对象,对两种分拣机性能进行测试,结果表明:新型分拣机运行稳定,与立式分拣机相比,分拣量提高1 493条/h,烟仓储量增加400条,操作人员减少2人,设备停机次数减少3次/h。该设备可为提高异型条烟分拣效率和减少人工成本提供技术支持。     

基于形态学处理算法的条烟复核技术

为解决传统人工条烟复核方法与现有高速自动卷烟分拣系统不匹配等问题,基于形态学处理算法,利用条烟条码唯一性,提出了一种条烟图像自动识别方法。采用正方形自适应结构元素形态学算法处理二值化图像,减少条码内部条空区域对连通域的干扰,得到多个候选子连通域;采用子区域筛选方法定位条码区域,通过投影法定位可识别的字符并分割数字,完成条烟信息识别。以不同姿态不同品种的条烟图片在Matlab中进行仿真实验,测试条码定位分割算法的鲁棒性。结果表明:①该方法能够有效避免条烟表面字符、图形信息及光照噪声带来的干扰。②投影法可将供人识别字符与条空区域快速分割开,实现数字的有效定位,对于条码倾斜、低像素图像的数字分割效果良好。③加权模板匹配法结合模糊判别准则的数字识别算法,对于低品质数字以及易混淆数字均具有较好的识别效果。④在现场测试条件下,系统识别效率可达2686次/h,准确率达95.2%。在满足系统要求下,采用该方法能够大幅提升条烟图像识别效率和准确性。      

基于并联机器人的单片装火腿缺陷识别与分拣系统设计

目的:提升单片装火腿的分拣效果。方法:以Delta并联机器人为基础,结合自动控制、机器视觉等技术,设计搭建了一种能够识别单片装火腿缺陷的分拣系统。建立2自由度Delta并联机器人的运动学与动力学模型,并对Delta并联机器人进行优化设计,还设计了控制系统的组成与图像处理的算法。结果:该系统能够成功识别异物缺陷与折痕缺陷,识别率高达95%;能够准确、高效地分拣单片装火腿,分拣成功率达到98%,分拣效率为160包/min。结论:该系统可实现单片装火腿识别、抓取、搬运、分拣、剔除的连续化作业。     

基于AGAST角点域特征的条烟快速识别算法

为提高烟草物流中心自动化分拣效率,基于视觉技术提出了一种与高速自动化条烟分拣线相匹配的快速条烟识别算法。将穹形光源和同轴光源相结合设计了一种新型打光方式,使用高速彩色相机获取条烟图像信息,提出一种基于AGAST(Adaptive and Generic Accelerated Segment Test)角点域的特征描述方法。根据提取的特征建立条烟图像数据库,并使用极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行训练与识别,实现条烟的快速识别。将本文算法与SIFT和SVM算法的识别效果进行对比,结果表明:本文算法的识别率和实时性均为最优,识别率达到100%,识别耗时在3种算法中最少,能够满足自动化分拣线10帧/秒的要求。该算法为有效提高条烟异常情况检测的精度提供了参考。     

卷烟分拣线模块化布局研究与应用

[目的]提升卷烟分拣效率是烟草商业亟待解决的难点问题.[方法]通过对卷烟物流分拣、包装设备功能和单机作业效率的研究,采用模块化布局、独立式分拣的方法,将各种分拣机型和包装机按照模块化进行布局和控制,降低设备之间运行故障干涉,有效提高单位时间设备的作业效率.[结果]通过高效率合流,柔性化包装,较好解决了条烟外观尺寸差异对...     

视觉识别移动式分拣装盘机器人的系统集成

视觉识别移动式分拣装盘机器人主要由光学视觉系统、工业机器人、数控有轨车等组成,在生产制造与商业配送的自动化物流系统中,可解决多品种、多规格物料的自动搭配及分拣装盘,使物料的流动和转移更趋于合理.集成后的系统能实现按辅料配方进行自动堆码、分拣装盘,对空、实托盘进出作业的自动控制;具有图形监控、故障报警等功能;能对分拣装盘及搭配辅料进行自动管理;还能对一条轨道上的两台机器人进行安全、有效的工作调度.     

异型件烟入库系统的设计与应用

为解决异型件烟入库效率低、劳动强度大等问题,基于组网式条码识别技术设计了一种异型件烟入库系统。该系统主要由伸缩皮带机、组网式条码识别器、件烟分拣线、异型烟下滑道、人工码垛工位等组成,利用组网式条码识别器对位置不确定、方向相差90°的条码进行识别,解决异型件烟入库无法自动扫码问题;通过增加异型件烟下滑道等装置,实现异型件烟和标准件烟共线分拣入库;通过优化件烟入库流程,减少了交叉作业环节,降低了劳动强度。以"芙蓉王(硬细支)"等品牌异型件烟和标准件烟为对象进行测试,结果表明:与利用手持式条码识别器入库方式相比,所有异型件烟均能通过系统实现自动扫码和入库,件烟入库系统的识别成功率和码垛成功率均达到100%,减少作业人员1名,入库效率提高52%。该技术可为提升烟草物流自动化水平提供支持。     

基于机器视觉的包装机空头烟支检测技术研究

对基于机器视觉的包装机空头烟支检测技术进行了研究：在图像获取阶段,在分析包装机空头烟支结构特点的基础上,提出了机器视觉系统光源的照明方式,并参照国标对照明的角度进行了计算。使获取图像上的烟支空头特征突出;在图像处理阶段,采用基于数学形态学的开操作对图像进行预处理,使图像上烟丝的纹理特征减弱,而空陷区域的特征更加突出;最后采用计算机图像斑点识别技术。判别出存在空头烟支的烟组,最终完成基于机器视觉的包装机空头烟支的检测任务。图3表2参13     

基于机器视觉的卷烟小盒商标纸表面缺陷在线检测技术

  目的  为检测卷烟小盒商标纸表面多种质量缺陷,提高缺陷检测准确率和检测速度。  方法  以标准图像的定位点通过偏移和相似度量实现快速定位配准,并改进图像差分算法进行实验。  结果  （1）待测图像与标准图像存在一定的偏移,其中最大偏移量为3.6 mm,最大偏移角度为2.1°,最快配准99张图像只需2.484 s。（2）传统差分算法检测图像速度为18.24 s,改进算法检测最快速度为15.62 s,改进后的平均准确率提高了15.23%。  结论  卷烟小盒商标纸表面缺陷在线检测技术速度快、准确率高,减轻了人工检测商标纸的工作量。      

逐口锥高变化规律及卷烟机参数对其稳定性的影响

【目的】为探究表征卷烟抽吸过程稳定性的方法。【方法】开展了卷烟逐口锥高测定、曲线拟合研究,提出了评价逐口锥高稳定性的指标,并研究了烟丝及卷烟机参数对逐口锥高稳定性的影响。【结果】（1）逐口锥高呈先快速升高然后逐渐趋于稳定的变化规律,且变化主要发生于前3口之间;根据1～3口变化率占比可以表征逐口锥高变化的程度,1～3口变化率占比越低、逐口锥高越稳定。（2）不同牌号卷烟的1～3口变化率占比介于53.09%～96.37%之间。（3）卷烟机平准器凹槽深度、宽度和风室正、负压力是影响1～3口变化率占比的主要因素,通过上述参数优化可明显提高逐口锥高稳定性。【结论】逐口锥高可用于表征、评价卷烟抽吸过程的稳定性。     

片烟在线调控技术在细支卷烟生产中的应用研究

  目的  提升细支卷烟烟丝结构均匀性。  方法  设计开发了片烟在线调控单元,主要由大片筛分提取、叶片旋转分切和细梗分离净化等装置组成。  结果  在制丝线开展了对比试验,表明⑴在线调控模式对烟片结构有效调整,中、短丝率得以提高;⑵原料利用率降低0.29百分点,单箱原料消耗有所增加;⑶卷包机台的生产效率明显提高,总剔除率、残烟量明显下降;⑷卷烟物理指标和主流烟气指标批间的稳定性明显提高,其中单支质量标偏、开放吸阻标偏和总通风率标偏分别下降8.84%、12.70%和18.41%,焦油、烟碱和CO标准偏差分别下降89.92%、24.07%和32.09%;⑸配方烟丝结构和烟支烟丝密度分布的均匀性明显提高,卷烟感官质量保持稳定。  结论  说明采用片烟在线调控模式对于优化细支卷烟烟丝结构具有显著作用,有利于提升产品质量的稳定性。      

基于CenterNet模型的烟草甲虫视觉检测方法设计

【目的】实现卷烟厂烟草甲虫的精准检测,掌握虫情规律。【方法】使用数据增强技术提供的充足样本数据训练出理想的CenterNet模型,采用CenterNet模型对烟虫进行实时检测。【结果】(1)CenterNet模型在测试数据集中烟虫检测精度能够达到94%以上。(2)该模型对于烟丝、粉尘颗粒等干扰因素具有一定的抗干扰能力,能实现对烟厂烟虫的精确检测,对于小个体烟虫及粘连烟虫也能获得较优的检测结果。【结论】基于CenterNet模型设计的烟虫检测报警系统能准确统计出烟虫数量,为虫情的有效预警与防治提供了保障。     

基于Adams的烟条自动清洁装置的设计及运动仿真

  背景和目的  为降低卷接机故障停机时间,提高设备生产效率,设计了一款适用于单通道卷烟设备的烟条自动清洁装置。  方法  该装置采用活动式导烟杆的设计,有效实现烟条输送通道的自动清理功能,并基于Adams软件分析了气缸滑块与活动导烟杆的运动特征,以及不同工作压力下活动导烟杆的锁紧力和冲击力变化。  结果  以ZJ17S型卷烟机为对象进行测试,结果表明:烟条自动清洁装置安装后,清理成功率达98.9%,停机清洁时间由32.9 s降低至10.8 s,清洁效率提升67.2%,且不会影响烟支质量。  结论  改进后的设备可以有效提高生产效率,减少操作人员劳动强度。      

基于细胞水平的甜度定量测定方法及其在卷烟中的应用

  目的  建立一种体外细胞的甜度定量测定方法并应用于卷烟甜感评价,以弥补感官质量评吸存在的不足。  方法  通过构建小分子标签的重组甜味素受体细胞系,利用PTI钙离子成像技术检测钙离子的响应,建立甜度定量测定方法,应用于特色香料及烟气甜度测定。  结果  特色香料相对甜度值与烟气甜度值呈正相关,其中百香果提取物能获得较好烟气甜感与口腔甜感。  结论  此方法可用于以增加甜感为目的的卷烟烟用香精香料评价及烟气甜感评价。      

基于静态顶空-GC/MS的加热卷烟用滤嘴载香颗粒评价研究

[目的]建立一种基于静态顶空-GC/MS的加热卷烟用滤嘴载香颗粒评价方法.[方法]采用静态顶空-GC/MS考察不同温度下4种载香颗粒中12种香味成分的释放行为,通过CH2Cl2萃取和GC/MS分析添加4种载香颗粒的加热卷烟主流烟气中香味成分释放量验证静态顶空-GC/MS评价结果.[结果]载香颗粒在加热卷烟实际抽吸降温段...     

石墨炉原子吸收光谱法测定加热卷烟烟草材料中的四种痕量元素

  目的  建立石墨炉原子吸收光谱法（GF-AAS）测定加热卷烟（HTP）烟草材料中铅、镍、铬、镉含量的检测方法。  方法  考察样品前处理条件、灰化温度、原子化温度对检测结果的影响,采用加标回收和重复性试验验证检测结果的准确性和精密度。  结果  （1）四种元素工作曲线线性良好（r2 > 0.999）;（2）Pb、Ni、Cr、Cd加标回收率为93.7%~105.7%,RSD≤5.0%（n=6）,方法检出限分别为0.076、0.025、0.015、0.006 mg/kg。（3）9种加热卷烟烟草材料中Pb、Ni、Cr、Cd元素平均含量分为0.97、1.07、1.28、1.80 mg/kg。  结论  该方法操作简单、成本较低,同时精密度和准确性较高,适用于大批量加热卷烟烟草材料中的4种痕量元素的含量测定。      

基于机器视觉的烟支搭口夹杂缺陷在线检测方法

为解决卷烟生产中烟支搭口夹杂缺陷检测准确率低等问题,提出了一种基于机器视觉的搭口夹杂缺陷检测方法。在卷接机组检测轮和剔除轮位置分别安装高速相机,采集单支烟不同位置和角度的图像;采用均值滤波、灰度梯度计算等方法,先判断烟支搭口边缘,再判定搭口边缘区域是否存在夹杂缺陷;根据判定结果将缺陷烟支通过剔除阀剔除。应用该系统对杭州卷烟厂生产的2种规格卷烟进行测试,结果表明：正常工况下系统对烟支搭口夹杂检测准确率≥99.5%,漏检率<1%;异常工况下检测准确率≥99.0%,抗干扰能力强,检测处理时间≤6 ms。该技术可为提升烟支外观质量提供支持。