基于机器视觉的加热卷烟烟支端部质量检测系统设计

针对加热卷烟烟支端部常见质量缺陷(烟支变形、空头、空松等)难以进行在线检测的问题,基于机器视觉检测技术设计了一种加热卷烟烟支端部质量检测系统。该系统利用高速计数卡、工业相机、爆闪控制器等硬件完成图像采集,在工控机中先使用Canny算法进行烟支轮廓检测识别,而后分别基于轮廓半径均值和标准差判定烟支变形、基于全局阈值二值化识别烟支空头、基于局部自适应二值化识别烟支空松,根据识别结果对烟支变形、空头、空松的端部缺陷进行在线剔除。对该系统所使用的二值化算法的性能及系统在实际生产中的应用情况进行验证,结果表明:与OTSU、Bernsen、Niblack等方法相比,全局阈值二值化在空头检测上具有最高的准确率(99.8%),自适应二值化在空松检测上具有最高的准确率(99.0%);该系统对加热卷烟烟支端部变形、空头及空松等缺陷的检测准确率≥99%,并在计算时间上有明显优势,适应于生产线高速运行要求,可为提升加热卷烟烟支端部质量及生产过程控制提供参考。