王迪 胥海東

【摘要】切絲工藝是卷煙制造過程的重要工藝部分，現(xiàn)階段切絲質(zhì)量檢測存在一定的局限性，切絲過程沒有一種實(shí)時(shí)的、有效的檢測手段。切絲質(zhì)量只能在加香后采用離線采樣方式檢測，檢測頻率低、時(shí)間長，切絲質(zhì)量穩(wěn)定性檢測缺乏高效率的手段。質(zhì)量問題滯后：整個(gè)過程時(shí)間久、滯后性大，期間可能產(chǎn)生較多質(zhì)量不穩(wěn)定的煙絲，導(dǎo)致下游生產(chǎn)過程的質(zhì)量波動(dòng)。本研究通過利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)切絲工序過程中的煙絲進(jìn)行視覺采集、分析及建模，探索建立一套具有實(shí)時(shí)檢測與評(píng)價(jià)功能的切絲在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)，通過對(duì)煙絲特征的大數(shù)據(jù)分析，穩(wěn)定切絲過程質(zhì)量。

【關(guān)鍵詞】切絲;機(jī)器視覺;質(zhì)量評(píng)價(jià)

引言

（1）切絲質(zhì)量穩(wěn)定性重要性高及影響度大對(duì)于卷煙生產(chǎn)過程中切絲質(zhì)量對(duì)煙支的卷制質(zhì)量影響明顯，但現(xiàn)階段切絲質(zhì)量檢測存在一定的局限性，導(dǎo)致煙絲質(zhì)量的波動(dòng)不能被實(shí)時(shí)檢測。抽檢樣本量?。呵薪z質(zhì)量要素是在加香后采用離線采樣方式檢測，檢測頻率低、時(shí)間長，烘絲質(zhì)量穩(wěn)定性檢測缺乏高效率的手段。質(zhì)量問題滯后：整個(gè)過程時(shí)間久、滯后性大，期間可能產(chǎn)生較多質(zhì)量不穩(wěn)定的煙絲，導(dǎo)致下游生產(chǎn)過程的質(zhì)量波動(dòng)。因此，傳統(tǒng)的切絲質(zhì)量檢測方式存在效率低及質(zhì)量問題滯后等不足，研究高效準(zhǔn)確的烘絲質(zhì)量穩(wěn)定性檢測技術(shù)是必然趨勢。

（2）國內(nèi)研究現(xiàn)狀

目前，機(jī)器視覺已是現(xiàn)代加工制造業(yè)不可或缺的產(chǎn)品，在食品和飲料[1]、化妝品、制藥、建材、化工、金屬加工[2]、工藝品制造[3]、電子制造[4]、包裝及汽車制造等行業(yè)均有應(yīng)用。

在煙草行業(yè)上，在煙葉分級(jí)、卷包過程等環(huán)節(jié)上已有大量的機(jī)器視覺應(yīng)用，在該行業(yè)已經(jīng)奠定了成熟的機(jī)器視覺技術(shù)，并且積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。因此，在線煙絲質(zhì)量檢測中結(jié)合基于機(jī)器視覺技術(shù)是未來重要的發(fā)展方向。本研究在烘絲后工序加裝煙絲質(zhì)量檢測設(shè)備，采集并分析煙絲圖像數(shù)據(jù)，并提取烘絲生產(chǎn)的工藝參數(shù)、對(duì)應(yīng)批次煙絲的質(zhì)檢參數(shù)及剔除率數(shù)據(jù)。

1主要內(nèi)容

1.1圖像采集、存儲(chǔ)方法開發(fā)

結(jié)合安裝現(xiàn)場的情況、圖像傳感器類型、分辨率以及精度等需求，選擇合適工業(yè)攝像機(jī)、鏡頭、安裝方式、成像區(qū)域和焦距確定鏡頭參數(shù)。此外，根據(jù)攝像機(jī)特點(diǎn)，結(jié)合對(duì)檢測系統(tǒng)采集精度、傳輸信號(hào)速率匹配等因素的考慮，選取合適的圖像采集卡，完成圖像模擬信號(hào)的傳輸、存儲(chǔ)及數(shù)字化處理問題。最后，基于圖像大小，采用合理的圖像存儲(chǔ)與壓縮技術(shù)，為實(shí)現(xiàn)在線檢測與降低存儲(chǔ)成本提供解決方案并實(shí)施。

1.2圖像特征提取并建立屬性特征庫

煙絲的圖像屬性特征如灰度、色澤會(huì)隨著煙絲過程質(zhì)量參數(shù)的波動(dòng)而存在一定差異，在不同工藝環(huán)節(jié)的煙絲圖像也存在差異，提取煙絲圖像特征及煙絲生產(chǎn)的過程質(zhì)量參數(shù)，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器視覺技術(shù)構(gòu)建煙絲圖像屬性特征檢測模型，并將圖像特征與煙絲過程質(zhì)量參數(shù)關(guān)聯(lián)，形成煙絲生產(chǎn)線圖像自成長平臺(tái)，系統(tǒng)自動(dòng)更新數(shù)據(jù)，為不斷優(yōu)化煙絲質(zhì)量評(píng)價(jià)提供依據(jù)。

1.3建立目標(biāo)函數(shù)庫

結(jié)合以往離線檢測的歷史數(shù)據(jù)，并聘請(qǐng)專家評(píng)定一定數(shù)量照片中的煙絲質(zhì)量，給出煙絲整絲率、碎絲率、填充值等。并將烘絲環(huán)節(jié)質(zhì)量指標(biāo)物料含水率、含水率標(biāo)偏、以及卷包環(huán)節(jié)剔除率等一并收入目標(biāo)函數(shù)庫，作為算法訓(xùn)練指標(biāo)。

2.研究成果

目前研究已取得部分成果。

根據(jù)國標(biāo)煙絲長中短碎長度規(guī)定，經(jīng)過轉(zhuǎn)換計(jì)算后，模擬國標(biāo)煙絲結(jié)構(gòu)中長中短碎絲。如圖3所示，為切絲后表面煙絲圖像分割處理后效果，再統(tǒng)計(jì)分析分割后的紅色圈出區(qū)域的長度或像素?cái)?shù)目，從而分為長中短碎絲。

通過跟蹤識(shí)別一個(gè)批次內(nèi)固定一個(gè)點(diǎn)的煙絲特征，來研究煙絲特征值的變化，切絲后觀察點(diǎn)進(jìn)行拍攝分析，3個(gè)月的批次數(shù)據(jù)，共識(shí)別其中的批次內(nèi)該點(diǎn)的煙絲特征變化，通過追溯分析，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中部分參數(shù)有一定量的變化。烘絲后根據(jù)國標(biāo)可以較為準(zhǔn)確地識(shí)別出固定點(diǎn)位表面煙絲圖像的煙絲特征。兩個(gè)批次煙絲圖像提取特征量變化效果如圖4所示，從圖中可以看出，批次內(nèi)模擬特征量在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，不同批次的波動(dòng)情況不同。

通過在切絲后的固定位置對(duì)煙絲進(jìn)行連續(xù)3個(gè)月的拍攝、觀察、分析與采集，識(shí)別生產(chǎn)過程跑片數(shù)量的變化，跑片檢測過程效果如圖5所示：

目前我們對(duì)跑片的識(shí)別率已經(jīng)可以達(dá)到80%，部分統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

3. 結(jié)論

（1）根據(jù)現(xiàn)階段質(zhì)量管理現(xiàn)狀，結(jié)合實(shí)際需求，提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的的切絲質(zhì)量特征檢測方法，并通過實(shí)際產(chǎn)線數(shù)據(jù)，驗(yàn)證該方法的正確性和有效性。

（2）通過對(duì)切絲后跑片的連續(xù)觀察，豐富切絲過程質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法，提升對(duì)切絲過程的管控能力。

參考文獻(xiàn)

[1]基于機(jī)器視覺的食品內(nèi)包裝缺陷檢測裝置設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 賈真真，張濤，曹興強(qiáng)，曾建，李曉，姚二民.? 食品與機(jī)械. 2018（07）

[2]基于機(jī)器視覺的零件缺陷檢測算法[J]. 吳強(qiáng)，崔躍利，張耀.? 科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新. 2018（26）

[3]基于機(jī)器視覺的蜂窩陶瓷側(cè)面缺陷檢測算法研究[J]. 戴衛(wèi)軍.? 陶瓷學(xué)報(bào). 2014（03）

[4]基于FLASH-March算法的FLASH缺陷檢測系統(tǒng)[J]. 郭進(jìn)杰，王瑜，李婷，霍宗亮.? 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2014（10）

作者簡介：王迪（1991.01--），男，河南鄭州人，本科，助理工程師;研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。