
在小包烟包装机生产线上,需要对小包烟进行多道检测工序,从而保证香烟的质量,基于非接触式的机器视觉深度学习技术,检测项目较为齐全,能对烟支燃烧端与滤咀端可能产生的多类缺陷进行有效检测,且图像处理算法对模盒内烟支的排列有自适应能力。
现场安装产品外观




系统结构原理图

图2 系统结构原理图
系统工作原理
利用烟包两端的4个CCD及光源对包装机传动轮上相邻两个模盒内的烟支燃烧端与滤咀端进行成像,将采集到的图像发送到图像处理计算机中,利用相应的图像处理算法,判断出烟支燃烧端图像中是否存在缺支、空头、缩头、短支、倒支、异物等缺陷烟支;判断出烟支滤咀端图像中是否存在圆度、夹沫(中空滤咀)、实心、(中空滤咀)形状残缺(中空异形滤咀)等缺陷烟支,并将综合判断结果发送至I/O控制模块实现剔除、告警等相关操作。
软件界面

技术规格
序号 | 项 目 | 指 标 |
1 | 检测速度 | 检测速度≥ 1200包/每分钟 可实现对1000包/每分钟FOCKE包装机全检。 |
2 | 检测缺陷类型 | 燃烧端:烟支缺支、倒支、空头、缩头、短支、异物等缺陷。 滤咀端:圆度、夹沫(中空滤咀)、形状残缺(中空异形滤咀)、缺咀、实心(中空滤咀)、异物等 |
3 | 检出率 | ≥99.9 % |
4 | 误剔率 | ≤0.001 % |
5 | 图片保存 | 每个相机可本地保存近千幅缺陷图片 |
6 | 牌号设置 | 可同时保存近百种牌号,一键式换牌方便、快捷 |
7 | 适用机型 | FOCKE、GD系列等包装机型 |
缺陷图片检测案例


滤咀残缺


圆度变形


毛边


夹沫


空头


倒支


残支


缺支


短支


破支
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