一种包装软管封口膜完整性及偏移检测装置及方法

    公开(公告)号:CN117664978A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311470127.5

    申请日:2023-11-03

    摘要: 本发明公开了一种包装软管封口膜完整性及偏移检测装置及方法,属于包装软管制造领域,本发明采用两次模板匹配分别对管肩和封口膜进行中心定位,通过两次定位精准计算出封口膜偏移量;同时,将深度学习技术和机器视觉技术深度融合检测破损,比单纯的使用传统视觉方式检测更加全面、精度更高,设置的参数较少,对操作人员的专业性要求也较低;本发明解决了客户关于包装软管封口膜密封缺陷投诉的问题,保证了包装软管的质量,提高了对包装软管封口膜检测的全面性和准确性,避免有缺失、破损、偏移封口膜的包装软管出厂,保护了消费者利益,提升了包装软管企业的品牌竞争力,具有一定的应用价值和应用空间。

    用于复合烟支的视觉图像和光电数据关联检测装置及方法

    公开(公告)号:CN117228049A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311040807.3

    申请日:2023-08-18

    IPC分类号: B65B19/30 G01N21/88 G06T7/00

    摘要: 本发明公开了一种用于复合烟支的视觉图像和光电数据关联检测装置及方法,属于检测技术领域。本发明首先读取下位机返回周期信号开始标记,将光电数据、视觉图像以及对应的检测信息分别填充到光电数据缓冲区和视觉图像缓冲区中,然后读取下位机返回周期信号结束标记,判断周期内光电数据或者视觉图像是否填充到缓冲区,并根据填充情况融合光电和视觉检测结果,综合判断当前烟包的检测结果,根据检测结果对空头检测数量、缺陷数量以及缺陷光电数据和视觉图像进行存储,用户在人机界面查看缺陷烟包视觉图像和对应的光电数据,最终实现了用于复合烟支检测的视觉图像和光电数据关联检索。

    一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法

    公开(公告)号:CN106600582A

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201611108521.4

    申请日:2016-12-06

    发明人: 龚灿 徐洋

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/10 G06T7/90

    摘要: 本发明公开了一种烟支空头检测过程中的模盒识别方法,首先将烟丝端面图像按RGB三通道分割为三张灰度图像,然后将其中两个灰度图像像素点分别与第三个灰度图像像素点进行比较,并根据比较结果对对应的蒙板图像进行赋值,接着将两个蒙板图像进行与操作求交集,得到新的蒙板图像,最后利用新的蒙板图像对原图像进行赋值处理,即可识别渐变成黄色的模盒部分并将模盒置白色。本发明解决了渐变成黄色的模盒存在误识别为烟丝的问题,很大程度上提高了基于机器视觉技术的空头检测准确度。

    一种动态跟踪微波谐振腔参数的装置及方法

    公开(公告)号:CN117761085A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311697524.6

    申请日:2023-12-12

    IPC分类号: G01N22/00 G01N22/04

    摘要: 本发明公开了一种动态跟踪微波谐振腔参数的装置及方法,属于卷烟工艺质检技术领域,本发明装置包括工控机、微波信号源模块、第一隔离器、微波谐振腔、第二隔离器和微波检波模块;工控机、微波信号源模块、第一隔离器、微波谐振腔、第二隔离器和微波检波模块通过线路依次连接;本发明方法包括以下步骤:判断装置是否处于空闲状态,若处于非空闲状态,则等待直至空闲;对微波谐振腔的空腔进行扫频;计算微波谐振腔空腔状态的参数;下一次测量时基于最近一次的谐振腔空腔参数设置本次测量的微波频段。利用系统的空闲时间计算微波谐振腔的空腔参数以达到动态跟踪的目的,提升了计算精度,可精确得到微波谐振腔的空腔参数。

    一种基于深度学习的烟包缺支检测方法

    公开(公告)号:CN114092741A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111381821.0

    申请日:2021-11-22

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的烟包缺支检测方法,属于烟包缺支检测技术领域,通过烟包缺支检测系统完成烟包缺支状态的在线智能识别与分类,具体包括如下步骤:采集样本烟包滤嘴侧图像;采用图像处理技术,对取得的烟包滤嘴侧图像进行数据增强,扩充样本数据;根据样本数据,基于Keras框架和DenseNet轻量级卷积神经网络训练滤嘴侧分类模型;通过本地和Web两种检测方式调用滤嘴侧分类模型,实时采集待检测烟包滤嘴侧图像,进行烟包缺支判决。本发明采用基于深度学习模型的烟包缺支在线检测算法,对比传统的图像算法,检测准确性高,鲁棒性强;发布的RESTful接口,可以充分利用有限的GPU硬件资源,同时扩展深度学习模型的应用场景。

    一种基于机器视觉技术的条盒香烟缺包检测装置

    公开(公告)号:CN104528061A

    公开(公告)日:2015-04-22

    申请号:CN201410851389.0

    申请日:2014-12-31

    IPC分类号: B65B57/04

    CPC分类号: B65B57/04

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉技术的条盒香烟缺包检测装置,用于检测条盒香烟包装过程中可能出现的小包缺失问题。在小盒烟包补包工位对堆叠烟包(两包上下堆叠)进行拍照,通过对图像进行灰度化、水平及垂直投影、滤波处理及烟包定位,判断堆叠烟包中是否存在烟包缺失。通过对连续五个堆叠烟包进行检测可判断对应的条盒是否存在小包缺失。主要由控制模块、相机模块、显示模块组成。其中,控制模块内包含一个符合COM Express标准的计算机模块、一个专用接口控制板;相机模块内包含一个CMOS工业相机、一个板级光学镜头及两个条形LED光源;显示模块内包含一个LVDS液晶屏、一个电阻式触摸屏及一个触摸屏控制器。