基于卷积神经网络的卷烟小盒外观检测研究

文章基于卷积神经网络(CNN),模拟人脑对图像的识别过程,实现了对卷烟小包外观检测.卷积神经网络所使用数据集采集自某卷烟厂FOCKE-FXS机型成像检测系统,经过人工对图像进行分类,获得小包外观良好与缺陷的数据集.将数据集随机生成90％的训练集与10％的验证集,将训练集送入卷积神经网络进行特征提取与分类.经过网络学习与测试,使用新的数据集,小包外观识别准确率可达99.15％,效果较好.     

基于SqueezeNet的卷烟小盒外观检测算法在低成本硬件上的实现

文章设计一种基于SqueezeNet卷积神经网络,实现对小包外观检测.SqueezeNet卷积神经网络所使用数据集采集自昆明卷烟厂FOCKE-FXS机型成像检测系统,经过人工对图像进行分类,获得小包外观良好与缺陷的数据集.将数据集随机生成90％的训练集与10％的验证集,对训练集进行数据增强及均值减法的预处理之后,送入卷积神经网络进行特征提取与分类.在MATLAB平台上进行学习与测试,使用数据集,小包外观识别准确率可达99.66％,效果较好.之后,使用树莓派作为算法实现硬件,将经过验证的SqueezeNet算法部署到树莓派中.经过验证,算法运行正常.     

基于局域特征相似性度量的卷烟制品外观缺陷检测

为解决深度学习技术在卷烟制品外观缺陷检测中存在人工标注繁琐、目标形态随机性大等问题,提出了一种基于局域特征相似性度量（Local Characteristic Similarity Metric,LCSM）的图像算法。LCSM算法只需要对正常样本进行训练,使用特定的卷积神经网络提取正常样本的特征并构建图像每个区域的数据特征分布,再提取测试图像局域特征向量并采用Wasserstein距离度量其特征分布与对应正常样本特征分布之间的相似性,从而判断测试图像是否存在缺陷。采集并制作了卷烟小盒、烟用胶囊和烟支3个数据集用于验证LCSM算法性能。结果表明：LCSM算法在3个数据集的缺陷检测准确率分别达到98.75%、99.50%和98.50%,与近期报道的Skip-GANomaly、STPM以及IGD算法相比,分别提高14、2和2百分点。该方法可为提高卷烟制品外观缺陷检测准确率提供技术支持。     

激光传感器在GD卷烟包装机小盒拉线检测上的应用

利用激光的高方向性、高单色性和高亮度等特点,激光传感器可以对透明或非透明小盒拉线进行有效检测,当透明或非透明小盒拉线存在偏移或缺失时,激光接收器收到的激光信号由强变弱,控制单元将收到的激光信号与设定灵敏度值进行比较,从而判别出透明或非透明小盒拉线存在偏移或缺失。GD卷烟包装机安装以激光传感器为检测元件的检测装置后,可以准确检测剔除透明或非透明小盒拉线缺失、偏移的小盒烟包,保证产品质量。     

基于动态压差的卷烟小盒密封度无损检测方法的建立

为解决现有卷烟小盒密封性检测方法中存在的测量精度低、破坏样品、耗时长等问题,建立了一种基于动态压差的卷烟小盒密封度无损检测方法.将卷烟小盒置于封闭负压体系使小盒内气体泄漏,实时记录封闭体系的压力变化曲线,采用伯努利方程对压力变化过程进行推导和拟合求解,通过获得有效泄漏面积用于表征卷烟小盒密封度.对该方法的准确性、重复性...     

雪茄烟烟支外观质量检测方法

为解决雪茄烟烟支外观质量检测自动化程度低、人为影响因素大等问题,研制了一种雪茄烟烟支外观质量检测装置,并构建了基于机器视觉技术和深度学习的烟支外观质量缺陷检测模型。通过检测装置采集雪茄烟柱面缺陷图像,并利用随机平移、翻转等方法对图像进行均衡和增强,建立数据集;使用K-means聚类算法生成适用于柱面缺陷数据集的先验框;对YOLOv5模型进行训练,并验证检测效果;采用大津法求得最佳阈值对雪茄烟端面空头图像进行分割,通过统计烟丝缺失比例实现空头缺陷检测。结果表明：(1)采用YOLOv5模型对柱面缺陷进行检测,多类别平均准确率MAP(Mean Average Precision)为87.7%,单张图像检测时间为13.1 ms/张,模型抗干扰能力强,检测精度和时间均优于对比模型。(2)YOLOv5模型能够准确识别和定位多尺寸、多种类以及密集缺陷,具有较强泛化能力和鲁棒性。(3)在不同亮度光照环境下,均能够实现空头缺陷检测。该方法可为提高雪茄烟产品质量提供支持。     

服装外观质量检测评定

介绍了服装外观质量的两种检测方法，目的在于对服装外观质量的优劣评定更全面，更客观。     

混凝土桥梁施工中外观质量缺陷的技术处理方法

随着经济社会的快速发展,基础设施建设成为一项极其重要的工作,伴随着建设发展进程不断深入,质量管理和控制日渐深入人心,产品的质量好坏决定着工程的生命。在混凝土桥梁施工中,桥梁的外观质量缺陷成为人们关注的焦点,外观质量的缺陷不仅影响整个桥梁的美观性,同时还将会对桥梁的使用构成一定的影响。文章将从混凝土桥梁施工的特点入手,通过对混凝土桥梁施工外观质量缺陷及原因进行分析,提出混凝土桥梁施工外观质量缺陷的预防和处理方法,希望对我国混凝土桥梁施工起到一定的借鉴性意义。     

服装洗后外观质量评价方法的探讨

服装洗后外观质量现已成为消费者和商家十分关注的内容之一，由于现行的服装洗后外观标准对服装洗后外观的规定还不健全，给检测工作带来了不便。为了研究和完善服装洗后外观质量的评价方法，以现行标准中与洗后外观质量评价相关的规定为基础，结合日常检测中的实例，对服装洗后外观质量评价方法进行探讨，建议相关部门尽快出台统一的服装洗后外观质量评价标准。     

基于YOLO v3的卷烟用瓦楞纸箱表面缺陷检测方法

提出了一种基于YOLO v3的检测算法,并建立了卷烟用瓦楞纸箱循环利用性能评价体系。对比了Faster RCNN与YOLO v3深度神经网络目标检测算法对采集的典型卷烟用瓦楞纸箱表面缺陷的识别结果。基于OpenCV库、Canny算法,开发了适用于测量卷烟用瓦楞纸箱表面缺陷尺寸及其分布位置的合理方案。结果表明,该算法的平均准确率达92.23%,可成功实现缺陷位置、尺寸的检测。     

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。      

如何改善CH机的小盒透明纸包装质量

小盒透明纸包装质量是衡量烟包外观质量的重要指标。然而,小盒透明纸包装缺陷现象却是经常出现的。本文通过研究和分析,发现GD-X2机组中的CH透明纸包装机出现的一些包装质量问题,其产生的原因是机器的某些结构或部件存在设计缺陷。通过对这些结构或部件进行合理化改进,可改善和提高小盒透明纸包装质量。     

基于机器学习的卷烟外包装质量检测系统设计

文章主要基于机器视觉学习,将图像处理技术应用于条烟包装外观质量检测过程中,实现了对卷烟外观包装质量的高效检测。文章对图像采集的流程进行了介绍,对自适应中值滤波算法进行了分析。在此基础上设计出条烟外观质量检测系统,并对硬件系统和软件系统的设计进行了分析和探讨。     

卷烟生产过程质量稳定性评价方法的设计及应用

为弥补现有质量稳定性评价方法灵敏性不足,运用统计技术设计一种卷烟生产过程质量稳定性评价方法。该方法将生产过程中的变量进行分类,针对不同类型的变量采用不同的方法计算其质量稳定性指数;根据不同工序以及工序中不同变量的重要程度赋予不同的权重,工序内采用加权平均的方法计算其质量稳定性指数,工序间(批次内)采用几何平均的方法计算其质量稳定性指数。将质量稳定性指数分成4个档次,80以上为优,质量最佳;70~80为良,质量较好;60~70为合格,质量合格;60以下较差,需要改进。结果表明,与六西格玛分析方法相比,该方法能够准确反映烟丝质量水平,提高了批次及工序质量稳定性评价结论的可靠性,根据各参数指标的计算结果,可查找出质量稳定性较差的原因,有效提升了制丝生产过程管控水平。     

卷烟外在质量评价方式的改进探讨

为适应市场经济的要求,有必要对现行的卷烟外在质量评价方式进行改进。改进的内容包括:①提高外在质量合格判定的总得分并对外在质量批否决项中的一些项目进行必要的调整;②改用平均值和标准偏差或变异系数相结合的方法对关键指标进行评价;③对包装质量的评价应突出不同质量特性的重要度;④从单纯检验评价向消费者评价与检验评价相结合的方式转变;⑤消除外在质量检测误差,提高检测结果的可靠性。     

成品卷烟质量检测数据处理系统的开发应用

为把卷烟厂质量检查员从繁杂的统计计算和手工作业中解脱出来,采用微软的VISUALFOXPRO 5.0数据库系统开发了成品卷烟质量检测数据处理系统,并对系统的整体结构设计、主要功能模块进行了较详细介绍.该系统具有数据处理、数据查询、数据代码库维护、报表打印等功能,其开发和应用,使卷烟厂卷烟质量检测数据处理工作向微机化管理迈进了一步.     

片烟外观质量评价模式探讨

通过对片烟与把烟外观质量相互对应关系及片烟形态的特殊性的研究,确立能够客观反映片烟烟叶外观质量的评价指标,并建立相应的评价模式,填补企业入库片烟综合质量评价无外观评价模式的不足,使入库片烟质量评价更加完整,提高评价结果的准确性。     

卷烟质量检测数据管理系统的研究开发

开发研制了适用于新的《卷烟》国标的卷烟质量检测数据管理系统。根据烟草行业的具体特点，该系统主要划分为国家局卷烟质量检测数据汇总管理与统计分析、国家烟草质量监督检验中心卷烟质量检测数据管理、省级烟草质量监督检测站卷烟质量检测数据管理三个子系统。