机器视觉在烟草行业的应用是如何

对于烟包检测，我们使用两个视觉传感器分别对烟包的前部、后部、左部、右部和顶部5个面进行图像捕捉，然后用定位分析“软传感器”(VS720系列软件Spectation 功能)确定软包的边缘，根据确定边缘后的实际位置来进行检测任务。例如，对于顶部的图像，我们采用诸如密度、特征值计数、模板匹配、测量等“软传感器”来实现检测任务。检测结果输出到S7300PLC，该控制器进行编程来完成对剔除装置的控制，输出信号到执行系统-气阀来剔除不合格品。

经过在线调试后，我们获得了满意的结果。几乎全部标记过不合格品被全部剔除。现在，实际的不合格率并不高，估计在1%或更低。在正常生产过程中，每秒可生产6包烟，以每天12小时生产计算，每天可生产约265000包，所以说每天的不合格品数量还是比较高。

应用该系统可保证不合格品不流入市场，这样就可以提升产品等级，用户的满意度和潜在的品牌价值，当然也可以降低回收的费用。该项目成功应用后，我们有理由期待机器视觉在烟草行业有更多的应用。