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        切絲質(zhì)量在線評(píng)價(jià)技術(shù)的研究

        2019-09-10 17:27:12王迪胥海東
        理論與創(chuàng)新 2019年4期
        關(guān)鍵詞:切絲機(jī)器視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)

        王迪 胥海東

        【摘要】切絲工藝是卷煙制造過(guò)程的重要工藝部分,現(xiàn)階段切絲質(zhì)量檢測(cè)存在一定的局限性,切絲過(guò)程沒(méi)有一種實(shí)時(shí)的、有效的檢測(cè)手段。切絲質(zhì)量只能在加香后采用離線采樣方式檢測(cè),檢測(cè)頻率低、時(shí)間長(zhǎng),切絲質(zhì)量穩(wěn)定性檢測(cè)缺乏高效率的手段。質(zhì)量問(wèn)題滯后:整個(gè)過(guò)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(guò)程的質(zhì)量波動(dòng)。本研究通過(guò)利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)切絲工序過(guò)程中的煙絲進(jìn)行視覺(jué)采集、分析及建模,探索建立一套具有實(shí)時(shí)檢測(cè)與評(píng)價(jià)功能的切絲在線評(píng)價(jià)系統(tǒng),通過(guò)對(duì)煙絲特征的大數(shù)據(jù)分析,穩(wěn)定切絲過(guò)程質(zhì)量。

        【關(guān)鍵詞】切絲;機(jī)器視覺(jué);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(guò)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(cè)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(cè)。抽檢樣本量小:切絲質(zhì)量要素是在加香后采用離線采樣方式檢測(cè),檢測(cè)頻率低、時(shí)間長(zhǎng),烘絲質(zhì)量穩(wěn)定性檢測(cè)缺乏高效率的手段。質(zhì)量問(wèn)題滯后:整個(gè)過(guò)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(guò)程的質(zhì)量波動(dòng)。因此,傳統(tǒng)的切絲質(zhì)量檢測(cè)方式存在效率低及質(zhì)量問(wèn)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(cè)技術(shù)是必然趨勢(shì)。

        (2)國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

        目前,機(jī)器視覺(jué)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(chē)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(guò)程等環(huán)節(jié)上已有大量的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用,在該行業(yè)已經(jīng)奠定了成熟的機(jī)器視覺(jué)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(cè)中結(jié)合基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是未來(lái)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(cè)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(kāi)發(fā)

        結(jié)合安裝現(xiàn)場(chǎng)的情況、圖像傳感器類(lèi)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(cè)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(wèn)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(cè)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(kù)

        煙絲的圖像屬性特征如灰度、色澤會(huì)隨著煙絲過(guò)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(guò)程質(zhì)量參數(shù),利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)構(gòu)建煙絲圖像屬性特征檢測(cè)模型,并將圖像特征與煙絲過(guò)程質(zhì)量參數(shù)關(guān)聯(lián),形成煙絲生產(chǎn)線圖像自成長(zhǎng)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(kù)

        結(jié)合以往離線檢測(cè)的歷史數(shù)據(jù),并聘請(qǐng)專(zhuān)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(kù),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(guó)標(biāo)煙絲長(zhǎng)中短碎長(zhǎng)度規(guī)定,經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換計(jì)算后,模擬國(guó)標(biāo)煙絲結(jié)構(gòu)中長(zhǎng)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(zhǎng)度或像素?cái)?shù)目,從而分為長(zhǎng)中短碎絲。

        通過(guò)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(lái)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(guò)追溯分析,發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中部分參數(shù)有一定量的變化。烘絲后根據(jù)國(guó)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(guò)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(guò)程跑片數(shù)量的變化,跑片檢測(cè)過(guò)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(jué)技術(shù)的的切絲質(zhì)量特征檢測(cè)方法,并通過(guò)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(guò)對(duì)切絲后跑片的連續(xù)觀察,豐富切絲過(guò)程質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法,提升對(duì)切絲過(guò)程的管控能力。

        參考文獻(xiàn)

        [1]基于機(jī)器視覺(jué)的食品內(nèi)包裝缺陷檢測(cè)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(jué)的零件缺陷檢測(cè)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(jué)的蜂窩陶瓷側(cè)面缺陷檢測(cè)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(cè)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(jiǎn)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)。

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