机器视觉技术在智能烟草异物剔除系统应用

发表时间:2021/5/17   来源:《科学与技术》2021年4期   作者:高宽
[导读] 机器视觉技术作为工业自动化和智能化的核心技术领域

        高宽
        (青岛卷烟厂,山东 青岛 261000)
        摘要:机器视觉技术作为工业自动化和智能化的核心技术领域,在工业运用中发挥着越来越杰出的作用。烟草异物铲除体系是根据烟草的色彩来辨认和铲除异物。在实践运用中,这种杂物很难铲除,由于纸板和麻绳的色彩与烟叶十分相似。本文给出了一种有用的滤波方法。这种方法大大提高了纸板和麻绳的废品率。

关键词:机器视觉;烟草异物剔除;智能系统
引言
        工业主动化和智能化是人类社会从工业时代走向信息时代的标志。正如工业革命把人类从农业社会繁重的体力劳动中解放出来一样,工业主动化和智能化也能把人类从生产线上解放出来。图画和机器视觉技能作为工业主动化和智能化的中心技能范畴,近年来发展迅速,现已广泛应用于印刷、钢铁、纺织等许多行业。
机器视觉体系一般选用CCD摄像机捕捉检测图画并将其转换成数字信号,然后运用先进的核算机硬件和软件技能对图画数字信号进行处理,然后得到所需的各种方针图画特征值,然后实现模板匹配、模式识别、坐标核算、灰度分布图等。然后,依据结果,它能够显示图画,输出数据,宣告指令,合作执行组织(包括除掉组织、机械手、大面积显示器、报警装置等)。)主动结束位置调整、质量挑选、数据核算等主动进程。与简略的传感器比较,机器视觉最大的利益是智能、准确、快速、牢靠和数字化。
烟草异物铲除体系用于烟草厂的丝生产线和打叶复烤生产线,用于识别和铲除混合异物(如麻绳、纸张、鸡毛、虫蛹、塑料等)。在烟草中。它能够高比例、高精度地去除烟叶中的杂质,进步丝绸生产线和脱粒复烤生产线的产品质量。
一、系统的结构与工作原理
        烟草在线异物剔除系统安装于生产线上打叶去梗机和加料润叶机之间,其工作原理可用以下步骤来描述:
        1.图像获取:图像的获取是机器视觉技术应用的前提,它也决定了整个系统性能的好坏。在生产线上,当烟叶流被传送至传送带后端时,用气动装置产生高速气流,烟叶流耦合于气流中并以高速(5~8m/s)抛射,在烟叶流悬空期间,用线阵CCD摄像机按一定的频率扫描,连续摄取烟草和异物混合物的图像。
        2.图像采集及处理:用图像采集卡将所摄图像的数据传输至计算机内存当中。对传输至内存中的表示烟草和异物图像的数据,处理器根据烟草和异物色度的差异来识别烟草和异物。
        3.异物识别:由于烟草和异物在形状等方面的特征具有较大的不确定性,烟草和异物主要根据其色度的差异来区分。利用高分辨率的线阵CCD摄像机摄取图像,摄像机输出的数字彩色图像信号是每个像素点的三基色R,G,B值,它能很好地表征烟叶或异物的颜色信息。通过专门设计的识别软件记录下正常物料的颜色信息,建立颜色分选表,每次系统运行时调用相应的颜色分选表,通过DSP处理卡将实时物料图象信息和标准颜色库进行比较,分辨出哪些是异物哪些是烟叶。系统中认为是异物的像素特别标上绿色阴影。
        4.颜色分选表(标准颜色库)的建立:这是烟草杂物剔除系统所特有的。颜色分选表的功能简而言之就是告诉系统那些颜色是烟叶或背景的颜色(Normal-RGB),其余就是异物(AbnormalRGB)。也就是让系统识别出哪些是烟叶哪些是异物。所以颜色分选表的建立对整个系统的性能也很重要。颜色分选表是需要更换的(一般为一个月左右)。因为随着时间的推移照明系统的光亮度的衰减以及其它设备参数的改变,这样所获取到的图像里的烟叶和异物的颜色会跟着改变而颜色分选表里烟叶颜色参数没有改变,将导致误剔率和漏剔率的提高而影响了系统的性能。


由于机器视觉技术是模拟人眼来做测量和判断的,同时烟草异物剔除系统本身所具有的特点决定了系统对异物的剔除不可能是百分百的,同时要保证整个系统性能的良好就需要确保给系统一个好的眼睛(获得高质量的图像)和分辨物体的知识(颜色分选表的建立)。
5.剔除异物:对烟草和异物进行识别后,将表示异物位置的信号传输至电控单元。电控单元根据所接收到的异物位置信号,控制相应的空气喷嘴将异物剔除。如此往复不断的循环就实现了烟草异物的在线检测和剔除。
二、主要创新点与关键技术
(一)高速大流量物料单层化处理及平稳输送技术
获多项专利的带风压辅助物料稳定技术、自动纠偏、变频调速、闭环矢量控制的高速皮带机,满足3000-12000kg/h的生产能力需要,确保物料均匀、稳定的通过检测及剔除区域。
(二)高亮度LED照明光源及自发光背景消除图像阴影技术
选用显色性好、稳定性高、使用寿命长的高强度LED线光源及颜色可调的LED发光背景,采用光强闭环控制技术,保证其照度的稳定性和均匀性,使图象处理、配方制作和观察图像有很好的图像质量。
(三)FPGA+DSP嵌入式实时图像处理、异物识别和剔除处理技术
采用FPGA+DSP嵌入式系统作为下位机,独立完成图像信号的无间断采集、图像预处理和异物的识别、剔除阀控制等工作;上位机使用一台工控机,主要完成系统的状态监控、配方学习等工作。二者相对独立,在系统正常工作时,只有下位的嵌入式系统参与工作,可充分保证系统的实时性。
(四)智能配方学习
自主开发的监控系统软件除具有系统硬件控制、状态监控与故障诊断、网络通讯等功能外,还特别开发了智能配方学习功能,应用概率论与统计原理,使繁杂的配方制作一键即可完成,简单、方便、实用。
(五)快速准确的剔除技术
系统在整个皮带宽度方向上均匀布置了多个喷嘴,下位机根据检测到的异物位置控制该位置对应的反应频率很高、通气量较大的高速电磁阀动作,快速准确地剔除异物,准确率高,误剔率小。
(六)高速电磁阀的特性一致性调整技术
系统中每个电磁阀采用一个单片机单独控制,先通过测试得到各电磁阀的反应时间,再为各电磁阀对应的延时器设置不同的时间常数来实现其特性一致性调整。
(七)新型机械结构设计
物料与光学、电子系统相互隔开,避免了物料中灰尘的污染;采用双空调分别对视频柜上、下腔体独立进行冷却;柜体门选用拉紧门锁,使门的密封更可靠,确保烟叶及碎末不会进入设备内部;独家采用的离子气刀技术,可确保检测玻璃窗的彻底清洁。
三、实际使用及鉴定情况
由我们自主研制的智能烟草异物剔除系统取得成功后,产品先后在国内多家烟厂得到应用,经过长时间的跟踪考察和反复的指标测试,充分证明了该系统技术先进,功能完整、性能良好、运行稳定、使用方便,得到了用户的一致好评。
系统的异物识别率为99.66%,异物剔除率96.66%;对混在烟叶中的异物综合剔除率为96%,烟叶误剔率大0.65%。此外还检测到:最小剔出物尺寸约为1.5mm,系统有效运行率为96.8%,系统运行稳定。
鉴定委员会一致认为:系统运行安全可靠,主要技术指标达到进II同类设备先进水平,部分性能指标超过进II同类设备,建议在行业内推广使用。
结语
随着计算机、机器视觉、光学、电子和光电技术等的飞速发展,应用线性CCD摄象机作为检测装置的农产品杂质剔除系统将成为一种主流,必将在诸多领域得到越来越广泛的应用。
在后续的工作中,我们将从异物的其它特征,如形状、纹理等进行考虑,进一步完善该系统的剔除性能,并应用到其它领域中。


参考文献
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