一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法与流程

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本发明涉及烟支视觉检测系统技术领域，具体为一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法。


背景技术：

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香烟深受广大消费者的青睐，导致卷烟的市场扩容规模逐年增加，呈现井喷的发展态势。在现代化的卷烟生产中，成品小包香烟经历条盒包装、条盒透明纸包装、条烟美容、缺包检测、条烟输送等环节，最后进入封箱机。在进入封箱机之前的各环节中，均存在影响条烟外观质量的因素。在实际生产中，条烟的外观质量是缺陷检测的一个重点。
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在传统的烟支外观缺陷检测工序中，都是依靠人工对烟支外观质量进行检测，由于长时间靠眼睛检查生产线的产品，人很容易疲劳，工作强度非常大，并且，人工检测标准不统一，检测速度较慢效率低下，检测精度不够。
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针对上述问题，为了降低检测人员的劳动强度，提高产品出厂的质量，减少生产企业的人力成本和管理成本，本发明提出一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法。


技术实现要素：

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本发明的目的在于提供一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法，具有人工劳动力成本低、检测效率高和检测精度大的优点，解决了背景技术中的问题。
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为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种烟支外观缺陷视觉检测系统，包括图像采集模块、图像处理模块、控制器模块和剔除模块，所述图像处理模块包括工控机和数字式io卡，所述工控机与数字式io卡对应电连接，所述图像处理模块与多个驱动板对应电连接，所述驱动板与图像采集模块对应电连接，所述图像处理模块与控制器模块和剔除模块对应电连接，所述图像采集模块与图像处理模块连接。
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进一步地，所述图像采集模块包括相机组件，所述相机组件包括工业相机和光源。
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进一步地，所述图像处理模块包括ai算法系统。
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进一步地，所述控制器模块包括监控系统。
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进一步地，所述剔除模块包括位置传感器、采集剔除控制器和剔除机构。
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进一步地，所述图像采集模块用于采集烟支外观特征数据。
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进一步地，所述图像处理模块用于对图像采集模块采集的烟支外观特征数据进行分析处理，对烟支外观缺陷进行识别检测和标记。
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进一步地，所述控制器模块用于协调控制各模块工作时序，提供对外接口。
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进一步地，所述剔除模块对图像处理模块标记为缺陷的烟支进行剔除。
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进一步地，所述相机组件的摄像头为ccd摄像头，ccd摄像头设有两个或者四个。
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一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法，其特征在于：第一步：烟支图像获取及预处理；第二步：采用先进的图像分析处理算法，对烟支的缺陷进行了两级检
测：一级检测，采用传统的图像特征提取，通过缺陷面积来进行计算判断，二级检测：通过人工智能学习、分类，对一些特征不明显或者特征提取困难的缺陷进行分析判断；第三步：通过ai算法检测以下外观缺陷类型：烟支污斑、接缝烟丝、烟梗刺破、卷烟纸孔洞、烟丝中含纸屑、水松纸长短和烟支长短等问题；第四步：将外观缺陷的烟支进行剔除：若烟支有异常发生，可提示报警处理单元或者控制机器停机，对不符合要求的烟支检测后可输出控制信号。
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与现有技术相比，本发明的有益效果如下：1、本发明提出的一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法，光源的设置，鲜明地获得目标和背景的浓淡差，光源直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果，不同光源及照明方式，形成的光照效果大不相同，好的光源能有效摄取信息，减少干扰。
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2、本发明提出的一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法，通过ai算法，对烟支的缺陷进行了两级检测，极大地提高了检测的准确率。
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3、本发明提出的一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法，利用两个ccd摄像头采集烟支外表的图像，运用先进的图像分析处理算法，能准确无误的分析检测出烟支表面的缺陷，通过ai算法分辨缺陷类型，如烟支有异常发生，可提示报警或者控制机器停机，对不符合要求的烟支检测后可进行剔除，该系统可以有效降低检测人员的劳动强度，可以对检测产品进行细致分类，提高产品质量，实现利用大数据指导实际生产。
附图说明
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图1为本发明的系统结构示意图；图2为本发明的硬件框架示意图；图3为本发明的ai算法系统流程示意图。
具体实施方式
[0021]
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
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请参阅图1-3，一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法，包括图像采集模块、图像处理模块、控制器模块和剔除模块，图像处理模块包括工控机和数字式io卡，工控机与数字式io卡对应电连接，图像处理模块与多个驱动板对应电连接，驱动板与图像采集模块对应电连接，图像处理模块与控制器模块和剔除模块对应电连接，图像采集模块与图像处理模块连接，图像采集模块包括相机组件，相机组件包括工业相机和光源，相机组件的摄像头为ccd摄像头，ccd摄像头设有两个或者四个，光源的设置，鲜明地获得目标和背景的浓淡差，光源直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果，不同光源及照明方式，形成的光照效果大不相同，好的光源能有效摄取信息，减少干扰，图像处理模块包括ai算法系统，控制器模块包括监控系统，剔除模块包括位置传感器、采集剔除控制器和剔除机构，图像采集模块用于采集烟支外观特征数据，图像处理模块用于对图像采集模块采集的烟支外观特征数据进行分析处理，对烟支外观缺陷进行识别检测和标记，控制器模块用于协调控
制各模块工作时序，提供对外接口，剔除模块对图像处理模块标记为缺陷的烟支进行剔除，烟支外观缺陷视觉检测方法如下，第一步：烟支图像获取及预处理；第二步：采用先进的图像分析处理算法，对烟支的缺陷进行了两级检测：一级检测，采用传统的图像特征提取，通过缺陷面积来进行计算判断，二级检测：通过人工智能学习、分类，对一些特征不明显或者特征提取困难的缺陷进行分析判断；第三步：通过ai算法检测以下外观缺陷类型：烟支污斑、接缝烟丝、烟梗刺破、卷烟纸孔洞、烟丝中含纸屑、水松纸长短和烟支长短等问题；第四步：将外观缺陷的烟支进行剔除：若烟支有异常发生，可提示报警处理单元或者控制机器停机，对不符合要求的烟支检测后可输出控制信号，通过ai算法，对烟支的缺陷进行了两级检测，极大地提高了检测的准确率，本外观缺陷视觉检测系统，利用两个ccd摄像头采集烟支外表的图像，运用先进的图像分析处理算法，能准确无误的分析检测出烟支表面的缺陷，通过ai算法分辨缺陷类型，如烟支有异常发生，可提示报警或者控制机器停机，对不符合要求的烟支检测后可进行剔除，该系统可以有效降低检测人员的劳动强度，可以对检测产品进行细致分类，提高产品质量，实现利用大数据指导实际生产。
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综上所述：本发明提出的一种烟支外观缺陷视觉检测系统及其检测方法，包括图像采集模块、图像处理模块、控制器模块和剔除模块，光源的设置，鲜明地获得目标和背景的浓淡差，光源直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果，不同光源及照明方式，形成的光照效果大不相同，好的光源能有效摄取信息，减少干扰，通过ai算法，对烟支的缺陷进行了两级检测，极大地提高了检测的准确率，本检测系统利用两个ccd摄像头采集烟支外表的图像，运用先进的图像分析处理算法，能准确无误的分析检测出烟支表面的缺陷，通过ai算法分辨缺陷类型，如烟支有异常发生，可提示报警或者控制机器停机，对不符合要求的烟支检测后可进行剔除，该系统可以有效降低检测人员的劳动强度，可以对检测产品进行细致分类，提高产品质量，实现利用大数据指导实际生产。
[0024]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0025]
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。