烟支重量在线微波检测

本文首先介绍了微波原理及其在卷接机组烟支重量检测的应用,然后给出系统的设计方案,最后试验表明,微波测量头的测量准确性完全达到核扫描的水平,而且还略优于核扫描头。     

烟支重量控制与紧头位置调整

针对烟支重量控制系统不易调整的问题,介绍了烟支重量控制系统的结构和工作原理,阐述了重量控制系统的检查与调整方法,对重量控制系统的维修保养方法,以及如何调整烟支紧头位置,进行了较为详细的说明,为正确使用和维护烟支重量控制系统,减少烟支空头数量,提供了较好的途径。     

虚拟仪器技术在SUPER9-XG卷烟机烟支重量控制系统中的应用

阐述虚拟仪器技术的定义作用,从其在SUPER9-XG卷烟机重量控制系统中典型应用了解其功能。     

基于DSP的烟支重量控制系统研究

介绍了有效识别烟支重量所采用的分段平均、加权求和的微积分方法,提出了将香烟重量偏差变换为修整器位置偏差以实现重量调节的比例、积分、微分（PID）控制策略。在此基础上,根据实用性、先进性和可扩展性的原则,确定了基于DSP微控制器的精简而灵活的系统结构,并详细阐述了系统设计与实现过程。     

灰度烟支图像的二值化算法

在烟支计数的实际应用中,为了后续的计数,需要对灰度烟支图像二值化。由于烟支图像中烟支小而多,烟支之间的间隔小,使用常用的阈值选取算法来二值化烟支图像并不能取得好的效果。本文根据Pun的最大熵算法提出了一种改进的局部最大熵均值综合阈值选取方法。本文的方法把整个烟支图像分成小区域,在每一个区域中综合考虑最大熵和区域域灰度均值来得到最优的阈值。实验结果表明了此算法的有效性。     

基于机器视觉的烟支检测系统的设计

针对卷烟包装线上出现的空头和缺支问题,提出了一种基于机器视觉技术的烟支在线检测系统软硬件设计,给出了关键的电路原理图及软件流程,并对实际测试中的一些问题进行了分析。系统利用OV7620及FIFO缓存技术实现了图像的实时采集,并采用数字图像处理的方法对烟支图像进行分析,实现了空头及缺支的自动检测。     

基于数学形态学的烟支计数识别

根据烟支的几何特征,设计1种基于数学形态学的烟支图像分割并计数识别方法．该方法对二值图像应用形态滤波器去噪,对单个标记区域进行形状分类并使用不同的结构元素进行开运算,在腐蚀后膨胀前进行单烟支判定,达到分类处理的效果．在整个形态处理过程中引入形态编码概念,从而将形态学运算转换为字节中的位运算,同时将二值图中的区域转换为整数集合,作为1种区域描绘应用在单烟支判定中．     

一种烟支重量控制系统的改进与设计

烟支重量控制技术的应用是卷烟企业降本提质的关键环节之一,一直为烟机制造企业、烟厂所重视.概述了烟支重量控制系统的现状及发展趋势,提出了一种基于嵌入式倍福IPC技术的烟支重量控制系统技术方案,实现了开发式控制体系结构,提高了重量控制系统的实时性和控制精度.     

基于改进YOLOv5s的烟支外观缺陷检测方法

烟支外观缺陷自动检测是卷烟厂产品质量检测中的重要步骤,它对提升卷烟质量有很大的作用。针对烟支自动化生产过程中生产速度快、要求检测精度和分类精确率高等现状,提出了一种基于改进YOLOv5s的烟支外观缺陷检测方法。首先,使用LabelImg工具对原数据进行标记,并进行合适的数据增强;其次,在YOLOv5s网络的主干模块引入了通道注意力机制,增强模型的表达能力;然后,优化激活函数,采用Swish,提升网络分类效果;最后,优化损失函数,采用DIoU,以更好地对小目标进行检测。实验结果表明,改进的YOLOv5s方法在烟支外观数据集上的精确率达到了90.9%,召回率达到了86.8%,平均检测精度达到了94.0%。与原始的YOLOv5s网络对比,精确率上升了4.1%,召回率上升了4.5%,平均检测精度上升了3.3%。而在平均检测速度上面,改进的YOLOv5s和原始的YOLOv5s网络相比只增加了0.1 ms/支,也能满足目前烟支生产流水线的检测速度需要。因此,改进后的YOLOv5s算法提升了传统烟支自动化生产过程中的检测精度和速度,能投入到烟支外观缺陷检测应用中。     

基于ARM的烟支嘴棒圆周的检测及其控制

本文首先介绍了烟支嘴棒圆周检测及控制的三种方法及其特点。然后简单介绍了PHILIPS公司的32位ARM处理器LPC2119的结构和特点,并利用LPC2119的定时器、PWM、I2C、CAN通信等功能实现烟支嘴棒成型机组中的DMC(烟支嘴棒圆周的测量及其控制)功能;给出了硬件连接图与相关的程序。     

烟支湿度与密度检测的微波谐振腔传感器研究

对微波谐振腔微扰法检测基本理论和工作原理进行了论述,对微波作用的介电材料的电磁参数"介电常数"和"介电损耗"产生的相对变化进行了分析讨论,建立了烟支密度和湿度与谐振腔谐振曲线的频偏及半功率点带宽的数学表达式,设计制作了重入式微波谐振腔传感器.采用TM010谐振模,对烟支的密度和湿度进行了实时检测.以扫频法检测谐振腔空腔和有烟支状态下的幅频特性,获得谐振频率f、峰值功率p及半功率带宽ω.根据相关数学式得到了烟支的湿度和密度.该检测方法具有快速、连续、分辨力高、无污染和操作安全简便等优点.并且适用于工业现场在线测量.     

基于模板距离分布的烟支中心点搜索策略

基于采用模板匹配的方法实现烟支识别与计数的思想,研究识别前烟支中心点搜索策略的一种优化方法.首先依据烟支图像的特点,分析烟支模板中心点的距离分布;在此基础上通过在烟支图像中粗粒度标志出可能的烟支边界,考察非边界点到距其最近边界间的距离,将其与模板距离分布相结合,得到烟支图像中像素点的6种距离分布;按照6种距离分布划分各像素点作为烟支中心点的可能性大小及识别优先级;最后按照识别优先级由大至小依次搜索烟支中心点.实验表明,该方法对孤立烟支的中心点定位和连通烟支的中心点定位同样有效,与全局遍历法相比,能提高烟支识别与计数的精确性.     

面向知识自动化的磨矿系统操作员脑认知特征与控制效果的相关分析

面向知识型工作自动化,研究了流程工业生产过程中操作人员的脑认知特征与操作控制水平之间的关键,建立了一种基于操作员脑网络特征的操作熟练程度隐性知识的显性化模型.采用关注信号瞬时相位、基于希尔伯特变换的相位锁方法,构建了脑功能网络（Functional brain network,FBN）.基于磨矿系统操作员脑功能网络的图论参数与社区连接强度,建立了特征空间,采用支持向量机与神经网络进行特征分类.结果表明,在高频区,熟练操作员（熟手）的脑功能网络连接强度明显高于不熟练操作员（生手）：在低频部分则生手的脑功能网络连接强度略高,其特征分类准确率为87.24%.磨矿系统操作过程中形成的溢流粒度（Grinding particle size,GPS）曲线可以初略地反映操作人员的熟练程度,本文在深入分析了其溢流粒度曲线与操作员脑网络特征的基础上,发现相对于溢流粒度曲线操作员的脑网络特征可以更全面地描述操作控制水平（特别在操作开始时间段）,采用脑网络特征识别操作控制水平在时间上超前于溢流粒度曲线识别方法.本研究对于将知识工作者的认知特征引入到流程工业控制中,具有一定的借鉴意义.