小包烟包装质量机器视觉检测关键技术研究

针对烟草企业对小包烟包装质量精密检测的需要,提出基于机器视觉的检测系列关键技术,包括了小包烟图像采集装置、基于快速Hough变换的小包边缘快速提取算法、基于灰度共生矩(GLCM)参数快速在线判别算法、基于支持向量机(SVMs)的包装缺陷识别等。该关键技术不仅适应在线快速包装质量检测,而且能准确判断缺陷类型。实验证明该关键技术具有实用可靠等优点,可应用到小包烟生产现场。

一种小包烟包装质量在线检测仪设计

针对许多卷烟企业对小包烟包装质量精密检测的需要,提出了一种基于机器视觉技术的包装质量在线检测仪的设计方案。首先介绍了该检测仪的组成、工作原理,然后通过大量判断性实验对关键件进行了选型和设计了机械结构,并对小包烟包装质量检测若干图像处理技术进行了研究,最后制造出一台样机进行了包装质量缺陷样品和在线实时检测的设计验证。结果表明:设计方案可行,仪器实用可靠,可推广应用到小包烟生产现场中。