论文摘要
在现代生产过程中，生产速度越来越快，对产品质量的要求也越来越高。在我国，烟草行业是自动化水平较高的一个行业，烟草企业在香烟的生产过程中，从烟叶制丝到卷、接、包装都已经实现了自动化，但是烟条的外观质量检测方式却还是传统的人工检测。人工全检的劳动强度较大，人的视力容易疲劳，注意力也无法长期高度集中，容易发生漏检的情况。检验人员的技术素质、经验和肉眼分辨能力也很影响检测结果，并且准确性和规范化难以保证，从而无法保证产品的质量。有的烟厂使用多人检测，仍不能有效解决以上问题。烟条的外观质量，反映了烟厂的技术装备水平，涉及到企业的形象、信誉问题，同时，有质量缺陷的烟条被市场反馈回企业，也会带来企业成本的增加。随着计算机软件、硬件技术的发展，以及机器视觉理论的完善，采用机器视觉的方法来检测烟条的外观质量，已经成为可能。机器视觉在检测方面具有先天优势：检测速度快、分辨能力高、规范化程度高、可重复性好。采用现代机器视觉技术来进行烟条外观质量的检测，可以大大降低检验人员的劳动强度，提高产品的质量，减少烟厂的人力成本和管理成本，改善企业形象。本文对比分析了接触式传感器、颜色传感器和视觉传感器这三种烟条外观质量检测的方法，其实视觉传感器又分为智能相机式和PC-Based式两大类。最终从机器视觉的角度出发，以VC++6.0为软件开发平台，提出了一种PC-Based机器视觉检测方案，设计了一套烟条外观质量视觉检测系统。本系统由分烟机构、图像采集、图像处理和剔除机构四大部分组成，可以对烟条外观质量进行在线实时检测，并实时剔除检测到外观质量不合格的烟条，从而达到烟条外观质量检测的目的。本文阐述了系统的工作原理、总体结构以及系统的工作流程，重点论述了图像采集和图像处理两大部分的设计与实现，分析了照明、镜头、相机、图像采集卡以及图像处理算法在检测中的应用。通过一系列的实验和测试，结果表明，本系统可以对烟条外观质量进行有效的检测，并具有检测速度快，总体检测效果好，稳定性高的特点。
论文目录
相关论文文献
标签：机器视觉论文; 烟条外观质量检测论文;