一种五号轮内框纸视觉检测的智能学习系统的制作方法

1.本发明涉及视觉检测技术领域，具体涉及一种五号轮内框纸视觉检测的 智能学习系统。


背景技术：

2.烟包包装机组的“yb416机型-五号轮小包高速铝箔纸/内框纸成像检测装 置(以下简称：五轮成像)”主要了实现对yb416机型的五号轮工位小包香 烟商标纸还未完全折叠时对其铝箔纸和内框纸进行检测。
3.如授权公告号为cn110687132a的中国专利，其公开了一种基于深度学习 算法的液体内异物与气泡智能视觉检测系统，其特征在于：包括多个工站、 多个光源和多个工业相机，以及图像采集模块、图像预处理及筛选模块、分 组转发模块、两级分类模块和分类结果统计模块。
4.上述的这种视觉检测系统具有不再需要旋转后急停再进行拍照，所以减 少了时间损耗，使检测速度变快的优点；但是上述的这种视觉检测系统依旧 存在着一些缺点，如：不具备智能学习功能，产品视觉检测的效率低，检测 较为复杂。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种五号轮内框纸视觉检测的智能学习系统，以 解决上述背景技术中提出的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
7.一种五号轮内框纸视觉检测的智能学习系统，包括智能相机模块、ipc控 制模块、检测分析模块、剔除模块、缺陷分析模块和智能学习模块；
8.所述智能相机模块用于采集五号轮工位小包香烟商标纸还未完全折叠时 对其铝箔纸和内框纸的图像数据，以及进行图像处理；
9.所述ipc控制模块用于控制所述智能相机模块、所述检测分析模块和所 述剔除模块的运行状态；
10.所述检测分析模块与所述智能相机模块电性连接，用于所述智能相机模 块所采集的铝箔纸和内框纸图像数据进行检测分析、处理在通过高速i/o线 输送至所述ipc控制模块中；
11.所述剔除模块通过高速i/o线与所述ipc控制模块相连接，对铝箔纸和 内框纸缺陷的包在五号轮出口上、下梁剔除口进行剔除处理；
12.所述缺陷分析模块用于分析铝箔纸与内框纸的瑕疵、污点、不同种类毛 刺等缺陷，以及对数据进行集中汇总；
13.所述智能学习模块包括良品数据采集模块、良品参数设定模块和不良品 检测模块，所述良品数据采集模块用于采集良品的铝箔纸和内框纸图像数据， 所述良品参数设定模块用于将采集到的良品铝箔纸和内框纸的图像数据设定 在所述ipc控制模块中，所述不
良品检测模块通过根据所检测的产品与良品 图像数据不同，确定不良品。
14.优选的，所述智能相机模块包括图像像素调整单元和图像画质处理单元， 所述图像像素调整单元用于调整采集的铝箔纸和内框纸的图片像素，所述图 像画质处理单元用于调节图片的清晰度。
15.优选的，所述图像像素调整单元中采用中值滤波算法对采集的图片的分 辨率进行计算，所述中值滤波的公式为：
16.g＝median[f(x-1，y-1)+f(x，y-1)+f(x+1，y+1)+f(x-1，y)+f (x，y)+f(x+1，y)+f(x-1，y+1)+f(x，y+1)+f(x+1，y+1)
[0017]
其中：f(x，y)为模糊区域的影像像素点的灰度值，模糊区域的影像像素 点周围九宫格内像素点灰度值，排列后将灰度值的中值作为有效值替换模糊 区域的影像像素点；g为滤波后的像素点的灰度值，x，y为图像任一像素点 的坐标。
[0018]
优选的，所述智能相机模块连接有补光模块，所述补光模块设置有多个led补光灯单元。
[0019]
优选的，所述ipc控制模块中设置有光线检测单元，所述光线检测单元 与所述led补光灯单元电性连接。
[0020]
优选的，所述智能相机模块还包括控制主板、传感器单元和光线调节单 元，所述控制主板用于控制所述传感器单元和所述光线调节单元的使用，所 述传感器单元用于可用来测量五号轮工位内的铝箔纸和内框纸直线或转角位 移，所述光线调节单元与所述补光模块电性连接，用于调节补光光线的强弱。
[0021]
优选的，其特征在于：所述传感器单元设置有多个同步传感器。
[0022]
优选的，所述检测分析模块包括相位移动单元和报警单元，所述相位移 动单元用于调节所述智能相机模块的拍照最佳位置，所述报警单元用于连续 检测到的缺陷烟包数大于设置的阈值时，机器将报警并停机。
[0023]
优选的，所述阈值的取值范围在1-10之间进行更改。
[0024]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0025]
该五号轮内框纸视觉检测的智能学习系统中，通过智能相机模块方便采 集产品的图像数据，通过检测分析模块方便对产品进行分析，检测出缺陷， 通过剔除模块有利于将产品进行剔除，保留良品继续进行加工，通过缺陷分 析模块有利于对缺陷进行汇总，分析缺陷的种类，智能学习模块有利于将良 品的参数进行提取，且设定在机器中，根据所检测的产品与良品图像数据不 同，确定不良品，能够学习良品的个体差异，并将与之不同的产品识别为不 良品，操作简单，只需将良品放在流水线上就可以进行设定，解消了以往对 于设定的高专业度以及复杂性的不便之处，大大提高产品视觉检测的效率。
附图说明
[0026]
图1为本发明的结构框图；
[0027]
图2为本发明的智能学习模块结构框图。
具体实施方式
[0028]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0029]
实施例1
[0030]
一种五号轮内框纸视觉检测的智能学习系统，包括智能相机模块、ipc控 制模块、检测分析模块、剔除模块、缺陷分析模块和智能学习模块；
[0031]
智能相机模块用于采集五号轮工位小包香烟商标纸还未完全折叠时对其 铝箔纸和内框纸的图像数据，以及进行图像处理；
[0032]
ipc控制模块用于控制智能相机模块、检测分析模块和剔除模块的运行状 态；
[0033]
检测分析模块与智能相机模块电性连接，用于智能相机模块所采集的铝 箔纸和内框纸图像数据进行检测分析、处理在通过高速i/o线输送至ipc控 制模块中；
[0034]
剔除模块通过高速i/o线与ipc控制模块相连接，对铝箔纸和内框纸缺 陷的包在五号轮出口上、下梁剔除口进行剔除处理；
[0035]
缺陷分析模块用于分析铝箔纸与内框纸的瑕疵、污点、不同种类毛刺等 缺陷，以及对数据进行集中汇总；
[0036]
智能学习模块包括良品数据采集模块、良品参数设定模块和不良品检测 模块，良品数据采集模块用于采集良品的铝箔纸和内框纸图像数据，良品参 数设定模块用于将采集到的良品铝箔纸和内框纸的图像数据设定在ipc控制 模块中，不良品检测模块通过根据所检测的产品与良品图像数据不同，确定 不良品。
[0037]
本实施例中，优选的，智能相机模块包括图像像素调整单元和图像画质 处理单元，图像像素调整单元用于调整采集的铝箔纸和内框纸的图片像素， 图像画质处理单元用于调节图片的清晰度。
[0038]
本实施例中，优选的，图像像素调整单元中采用中值滤波算法对采集的 图片的分辨率进行计算，中值滤波的公式为：
[0039]
g＝median[f(x-1，y-1)+f(x，y-1)+f(x+1，y+1)+f(x-1，y)+f (x，y)+f(x+1，y)+f(x-1，y+1)+f(x，y+1)+f(x+1，y+1)
[0040]
其中：f(x，y)为模糊区域的影像像素点的灰度值，模糊区域的影像像素 点周围九宫格内像素点灰度值，排列后将灰度值的中值作为有效值替换模糊 区域的影像像素点；g为滤波后的像素点的灰度值，x，y为图像任一像素点 的坐标。
[0041]
本实施例中，优选的，智能相机模块连接有补光模块，补光模块设置有 多个led补光灯单元。
[0042]
本实施例中，优选的，ipc控制模块中设置有光线检测单元，光线检测单 元与led补光灯单元电性连接。
[0043]
本实施例中，优选的，智能相机模块还包括控制主板、传感器单元和光 线调节单元，控制主板用于控制传感器单元和光线调节单元的使用，传感器 单元用于可用来测量五号轮工位内的铝箔纸和内框纸直线或转角位移，光线 调节单元与补光模块电性连接，用于调节补光光线的强弱。
[0044]
本实施例中，优选的，其特征在于：传感器单元设置有多个同步传感器。
[0045]
实施例2
[0046]
一种五号轮内框纸视觉检测的智能学习系统，包括智能相机模块、ipc控 制模块、检测分析模块、剔除模块、缺陷分析模块和智能学习模块；
[0047]
智能相机模块用于采集五号轮工位小包香烟商标纸还未完全折叠时对其 铝箔纸和内框纸的图像数据，以及进行图像处理；
[0048]
ipc控制模块用于控制智能相机模块、检测分析模块和剔除模块的运行状 态；
[0049]
检测分析模块与智能相机模块电性连接，用于智能相机模块所采集的铝 箔纸和内框纸图像数据进行检测分析、处理在通过高速i/o线输送至ipc控 制模块中；
[0050]
剔除模块通过高速i/o线与ipc控制模块相连接，对铝箔纸和内框纸缺 陷的包在五号轮出口上、下梁剔除口进行剔除处理；
[0051]
缺陷分析模块用于分析铝箔纸与内框纸的瑕疵、污点、不同种类毛刺等 缺陷，以及对数据进行集中汇总；
[0052]
智能学习模块包括良品数据采集模块、良品参数设定模块和不良品检测 模块，良品数据采集模块用于采集良品的铝箔纸和内框纸图像数据，良品参 数设定模块用于将采集到的良品铝箔纸和内框纸的图像数据设定在ipc控制 模块中，不良品检测模块通过根据所检测的产品与良品图像数据不同，确定 不良品。
[0053]
本实施例中，优选的，智能相机模块包括图像像素调整单元和图像画质 处理单元，图像像素调整单元用于调整采集的铝箔纸和内框纸的图片像素， 图像画质处理单元用于调节图片的清晰度。
[0054]
本实施例中，优选的，图像像素调整单元中采用中值滤波算法对采集的 图片的分辨率进行计算，中值滤波的公式为：
[0055]
g＝median[f(x-1，y-1)+f(x，y-1)+f(x+1，y+1)+f(x-1，y)+f (x，y)+f(x+1，y)+f(x-1，y+1)+f(x，y+1)+f(x+1，y+1)
[0056]
其中：f(x，y)为模糊区域的影像像素点的灰度值，模糊区域的影像像素 点周围九宫格内像素点灰度值，排列后将灰度值的中值作为有效值替换模糊 区域的影像像素点；g为滤波后的像素点的灰度值，x，y为图像任一像素点 的坐标。
[0057]
本实施例中，优选的，智能相机模块连接有补光模块，补光模块设置有 多个led补光灯单元。
[0058]
本实施例中，优选的，ipc控制模块中设置有光线检测单元，光线检测单 元与led补光灯单元电性连接。
[0059]
本实施例中，优选的，检测分析模块主要检测以下内容：
[0060]
一.铝纸是否缺失、表面是否完好无破损；
[0061]
二.铝纸是否折叠不规则翘边、反面；
[0062]
三.拉片丢失、露白、皱褶；
[0063]
四.内框纸是否缺失、表面是否完好无破损；
[0064]
五.内框纸是否有折皱、挂烂、错位、反折。
[0065]
本实施例中，优选的，智能相机模块还包括控制主板、传感器单元和光 线调节单元，控制主板用于控制传感器单元和光线调节单元的使用，传感器 单元用于可用来测量五号轮工位内的铝箔纸和内框纸直线或转角位移，光线 调节单元与补光模块电性连接，用于调节补光光线的强弱。
[0066]
本实施例中，优选的，其特征在于：传感器单元设置有多个同步传感器。
[0067]
本实施例中，优选的，检测分析模块包括相位移动单元和报警单元，相 位移动单元用于调节智能相机模块的拍照最佳位置，报警单元用于连续检测 到的缺陷烟包数大于设置的阈值时，机器将报警并停机。
[0068]
本实施例中，优选的，阈值的取值范围在1-10之间进行更改。
[0069]
本发明的工作原理及使用流程：
[0070]
本五号轮内框纸视觉检测的智能学习系统在使用的过程中，只需将良品 放在流水线上就可以进行设定检测的标准，通过智能相机模块方便采集产品 的图像数据，通过检测分析模块方便对产品进行分析，根据所检测的产品与 良品图像数据不同，确定不良品，通过剔除模块有利于将产品进行剔除，保 留良品继续进行加工。
[0071]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而 言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行 多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限 定。