一种基于机器视觉的切丝后叶丝异物智能识别方法

    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

    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。

    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

    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

    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。

    一种卷烟机烟支重量控制系统吸丝带启动位置的设定方法

    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

    IPC分类号: A24C5/00 A24C5/345 A24C5/34

    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。

    一种H1000包装机控制网络的状态监控系统及诊断方法

    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

    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。

    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

    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

    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。

    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

    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

    IPC分类号: G05B23/02

    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。