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公开(公告)号：CN116129099A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211726465.6
申请日：2022-12-30
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/774 , A24B5/12
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的切丝后叶丝异物智能识别方法所述方法包括：获取烟包区域位置图像，对该区域进行均值滤波处理，得到预处理后的图像；基于颜色通道分离转换算法，将预处理后的图像进行通道分解，得到缺陷特性较明显的高曝光效果图、低曝光效果图；对高曝光效果图进行处理，得到深色系缺陷区域图像和疑似浅色系缺陷区域，若深色系缺陷区域为杂物则报警并保存图像；对疑似浅色系缺陷区域，把区域映射到低曝光效果图上，进行缺陷复核，若不是杂物，进行深度学习检测；对检测后未检出的烟丝图像输入烟丝杂物检测的模型中，输出实时图像杂物检测结果；若检测是杂物，会报警或存储图片；若不是杂物，则会检测下一帧烟丝图像。
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公开(公告)号：CN110567956B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201910642120.4
申请日：2019-07-16
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 上海烟草机械有限责任公司
发明人： 张利宏 , 李钰靓 , 顾昌铃 , 杜卫丹 , 楼卫东 , 周小忠 , 章军 , 刘万里 , 范礼峰 , 沈宇航 , 王伟 , 倪辉 , 庄雅娟 , 王文博 , 朱立明 , 叶国钱 , 徐玉中 , 陈华 , 桑伟诚 , 张杰 , 沈文杰 , 徐文溪 , 邱建雄 , 盛志芳 , 汪建伟
摘要： 卷烟包装机外观检测装置逐包数据同步及整合方法及系统，本发明的目的在于提供一种基于上述标识解析的，将包装机的不同工步的单检测点的在线外观检测装置的数据进行逐包实时同步并将每个单包卷烟的每个监测点进行整合形成一张包含有单包卷烟的六个面的外观图像的系统以及方法。
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公开(公告)号：CN109493316B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201811107992.2
申请日：2018-09-21
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开一种基于相似性分析和特征增量学习的封箱机烟包缺条智能检测方法。该方法离线建模阶段：将采集的烟包内部烟条前位和后位图片进行灰度变换和图像分割，采用横向和纵向分块的相似性分析方法，计算建模图片的16个特征相似度指标，利用核密度估计方法确定建模图片16个特征的阈值。在线识别阶段：采用横向和纵向分块的相似性分析方法，实时计算当前获取的烟包内部烟条前位和后位图片，获得当前图片的16个特征相似度指标，通过与当前阈值的比较，识别前位和后位图片是否出现缺条。本发明实现了烟包内部烟条图片特征信息的有效表征和量化，能够准确判断烟包缺条质量缺陷的发生，并通过图片标注为缺条举证提供了信息基础。
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公开(公告)号：CN109330018B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201811277645.4
申请日：2018-10-30
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明提供一种卷烟机重量控制系统吸丝带启动位置的设定方法，根据预定义的判断规则自动识别卷烟机生产的停止和开始，收集N次生产停止前一段时间内的卷烟机VE运行参数数据和烟丝特性参数数据，建立吸丝带启动位置预估模型Y＝XΘ。将本次生产停止前一段时间内的卷烟机VE烟丝供料装置运行参数数据和烟丝特性参数数据，重新组织构成本次停机的输入数据对其进行归一化处理，获得预估模型的归一化输入数据xnew，根据吸丝带启动位置预估模型Θ计算得到本次启动时的吸丝带目标位置当卷烟机启动时，通过伺服电机将吸丝带自动调整到该推荐启动位置，减少卷烟机生产启动阶段的烟支剔除。
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公开(公告)号：CN109709921B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201811613180.5
申请日：2018-12-27
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
发明人： 周小忠 , 张利宏 , 李钰靓 , 杨帅 , 朱强 , 楼卫东 , 黎勇 , 刘万里 , 张云莲 , 范礼峰 , 王伟 , 倪辉 , 李铭 , 庄雅娟 , 叶蔚 , 王雷 , 方之炯 , 邱建雄 , 盛志芳 , 汪建伟 , 徐文溪 , 朱立明
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明提供一种烟支卷制过程在线单支质量实时数据逐支同步的方法，该方法包括如下步骤：步骤1)建立移位寄存器；步骤2)持续监视机器同步脉冲及SE到MAX的烟支交接信号；步骤3)当机器有同步脉冲并有SE到MAX的烟支交接信号存在时，逐支填入当前时刻烟支对应的其在SE时的检测值到移位寄存器中；步骤4)当烟支在MAX部位中继续流转时，持续监视MAX烟支检测系统烟支存在检测器；步骤5)当该烟支存在检测器信号有上升沿时，表征烟支检测系统必定会有烟支进入，则向移位寄存器逐支填入MAX烟支检测系统的检测值；步骤6)当烟支到达MAX出口时，该状态通过烟支出口传感器表征，当该传感器有上升沿信号时，逐支填入烟支轨道号、时间戳、烟支状态；步骤7)缓存；步骤8)压缩。
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公开(公告)号：CN107070728B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710409148.4
申请日：2017-06-02
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
IPC分类号： H04L12/24 , H04L12/26 , H04L29/06 , G05B19/048
摘要： 本发明涉及卷烟包装过程状态监测领域，尤其涉及H1000包装设备控制网络的在线监测和故障诊断方法。该系统包括CAN网络转EtherCAT网络模块，Profibus网络转EtherCAT网络模块，Profinet网络转EtherCAT网络模块，Modbus网络转EtherCAT网络模块，EtherCAT网络模块，EtherCAT网络，EtherCAT转实时以太网模块，Ethernet网络，状态采集模块，状态分析模块，状态存储模块，状态展示模块。该系统具有可以兼容多种工控网络协议，且具备扩展性和普遍适用性；对网络闪断，能诊断某个节点的网络状态，也能诊断某一节点下某个模块的状态；对网络闪断，可以准确定位时序，进而判别出网络断点；信息推送准确、快捷、直观，呈现方式可以多样性扩展等特点。
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公开(公告)号：CN109493316A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811107992.2
申请日：2018-09-21
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开一种基于相似性分析和特征增量学习的封箱机烟包缺条智能检测方法。该方法离线建模阶段：将采集的烟包内部烟条前位和后位图片进行灰度变换和图像分割，采用横向和纵向分块的相似性分析方法，计算建模图片的16个特征相似度指标，利用核密度估计方法确定建模图片16个特征的阈值。在线识别阶段：采用横向和纵向分块的相似性分析方法，实时计算当前获取的烟包内部烟条前位和后位图片，获得当前图片的16个特征相似度指标，通过与当前阈值的比较，识别前位和后位图片是否出现缺条。本发明实现了烟包内部烟条图片特征信息的有效表征和量化，能够准确判断烟包缺条质量缺陷的发生，并通过图片标注为缺条举证提供了信息基础。
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公开(公告)号：CN105775549A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610219464.0
申请日：2016-04-08
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
CPC分类号： B65G1/1373 , A24C5/00
摘要： 本发明涉及卷烟生产系统，尤其涉及一种超高速卷烟机的辅料空托盘回收方法。本发明通过开发WMS（辅料高架库上位系统）与BD（卷烟盘纸卸垛机）数据交互接口、WMS与AGV（自动小车运输系统）数据交互接口，并优化上述三个系统之间的信息传递流程，实现了BD与WMS以及WMS与AGV之间的数据信息交互和安全联锁信号传递等功能，实现了机台空托盘回收，在超高速卷烟机的原辅材料配送环节，实现了生产智能化。
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公开(公告)号：CN105573290A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510945138.3
申请日：2015-12-16
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G05B23/02
CPC分类号： G05B23/0224 , G05B2219/24048
摘要： 本发明涉及卷烟包装过程中意大利G.D公司超高速条盒包装机BV的统计建模、在线监测与故障诊断技术。卷烟工厂超高速条盒包装机多工况过程在线监测与故障诊断方法，本发明基于滑动时间窗口离线计算稳定度因子识别稳定工况和过渡工况，采用自适应k-means聚类方法对稳定工况进行划分形成若干个稳定工况数据簇，再利用PCA方法对每个稳定工况数据簇独立建立统计监测模型。在线监测时，根据当前滑动时间窗口内数据的稳定度因子判断工况类型，在稳定工况下利用距离最小的聚类所对应的PCA监测模型进行实时监测，任一统计量超限时利用贡献图方法确定引起故障的主要过程变量，最终为超高速条盒包装机BV的在线监测与故障诊断提供了一种有效可行的方法。
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公开(公告)号：CN105487524A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201511007689.1
申请日：2015-12-29
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G05B23/02
CPC分类号： G05B23/024 , G05B2219/24048
摘要： 本发明公开了一种具有多工况特性的超高速小盒包装机状态监测与诊断方法，该方法针对运行过程多工况特性及工况普遍未知的问题，基于滑动窗口计算稳定度因子识别不同工况，采用自适应聚类方法对稳定工况进行划分形成若干稳定工况数据簇，利用PCA方法为每个稳定工况数据簇建立监测模型。多工况过程状态监测时，根据当前滑动窗口内数据的稳定度因子判断工况类型，若为过渡工况，则将监测统计量赋值为0；若为稳定工况，计算当前有效数据与各个聚类中心的距离，获得匹配的PCA监测模型进行实时监测，任一统计量超限时采用贡献图确定引起故障的主要过程变量。
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