1. 引言
卷烟生产过程中，对于烟包外观质量的检查工作，是通过传统外挂式的视觉检测器完成，这种检测器与主机分离，它拥有单独的分离装置，触发，拍照，处理，输出，剔除执行装置。由于机构较多，往往故障率较高，又与主机分离，没有联系，自动化程度不高，遇到问题往往靠操作人员手动处理，效率较低，对于烟包外观质量带来了很多问题 [1] 。这种工作模式已不能满足烟草行业提出的基于测量的持续改进的精益理念。实时、准确掌握烟包外观质量对设备的维护，质量的把控等都能起到至关重要的作用。遗憾的是，目前还没有一种基于原机装置的烟包外观视觉检测器。钟宇、徐燕等 [1] 基于计算机视觉和机器学习建立了一种真伪卷烟包装鉴别模型。杨恕等 [2] 提出了基于SLEE算法与Hough圆拟合检测香烟小包拉线错牙的方法。高素美等 [3] 提出了基于机器视觉的香烟条包图像检测系统。根据实际需要，本文设计了一种基于原机装置的烟包外观视觉检测器。硬件上讲它拥有主机原有的工作相位、触发传感器、剔除装置、智能相机、光源、上位机等。软件上采用各种算法，让检测更加精准，更加智能。
2. 工作流程
在包装机上电后，视觉检测系统也同步上电，然后自动运行检测程序，当烟包到达触发光纤时，启动LED灯照明和相机拍照，将图像传送至图像处理器，经处理器计算分析后来判定烟包是否合格，合格的烟包进入下道工序，被判定为不合格的烟包时，启动剔除装置，电机旋转，将不合格烟包剔除至废烟箱，流程图如图1所示。
3. 检测原理
1) 灰度
像素值量化后用一个字节(8b)来表示。把有黑–灰–白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0~255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白灰度值的变化。
2) 高斯滤波
高斯滤波就是对图像进行加权平均的过程。目的在于减少干扰，加强对目标的检测效果。设置的值越高，软件运算量越大，所以不宜过高，根据实际检测效果进行设置。
3) 振幅(折皱强度)
灰度突变的强度，目的在于排除干扰和准确找到检测点。
4) 开运算高宽(模板高宽)
划定计算灰度平均值的范围，目的在于精准找到缺陷。高、宽设置的越小精度越灵敏，可根据实际情况设置。
5) 阈值偏移
检测图像中灰度值门槛，图像检测灰度小于该值则视为缺陷，偏值越小灵敏度越大。
4. 视觉检测装置与安装情况的整体结构
视觉外观检测装置由上位机、触摸屏、智能相机、触发传感器、LED光源、剔除装置，I/O模块等组成，如图2所示。其中触发传感器，剔除装置是使用原机设备的。
Figure 2. The overall structure of the device
图2. 装置整体结构
烟包经提升器提升至检测器入口，由电机2M1051带动皮带输送烟包进入检测位，当烟包到达检测位后光纤2B4523被触发，然后闪光灯2H5051、2H5061、2H5071被点亮，相机2B5050、2B5060、2B5070进行拍照，此装置安装了三组相机，分别对烟包的上面，底面和侧面进行拍照，然后将图像输送至处理器进行计算，合格的烟包被皮带输送出去，不合格烟包到达剔除光纤时，由电机2M1050带动剔除机构进行剔除，最终将烟包剔除至废烟箱。
5. 视觉检测装置硬件设计
1) 电控柜设计
电控柜主要是安装智能相机的处理模块和信号传输模块。电控柜位于剔除口右端2S594处，如图3所示，设计成长方体型，带有防尘盖，防止烟灰覆盖、影响设备性能，内部有相机数据处理模块2A11、2A12、2A13，路由器N95以及接线槽X1等组成，如图3所示。由于目前只用了三个相机，所以用到了三个模块，而2A14可以用作扩展至四相机时使用。
Figure 3. Distribution diagram of electric control cabinet
图3. 电控柜分布图
2) 智能相机的剔除模块的电路设计
以2A11相机处理模块为例，该模块为八通道的数字信号输出类型，将输出信号传输至中央处理器，然后经过数据处理后形成剔除信号，智能相机的剔除信号接入原机的剔除信号内，最后传输至执行机构，经电机旋转将不合格烟包最后剔除至剔除箱完成烟包的准确剔除，剔除模块的电路图如图4所示。
3) 光源模块的电路设计
光源模块是视觉检测来说非常关键，灯光的亮度直接影响图像的二值化结果 [3] ，从而影响图像处理，最终影响结果输出，当触发光纤被触发时，闪光灯必须在毫秒级的时间内响应，启动光源，本设计采用专业的光源驱动器，它运行稳定，反应快速有效，保证检测设备的正常运行，光源模块的电路图如图5所示。
Figure 4. Elimination module circuit diagram
图4. 剔除模块电路图
Figure 5. Light source module circuit diagram
图5. 光源模块电路图
4) 上位机的电路设计
上位机的工控机连接触屏显示器，运行着图像处理系统，所有的设置在触屏上完成，操作简单快捷，UPS、工控机、触屏显示器的电路连接如图6所示。
Figure 6. Upper computer circuit diagram
图6. 上位机电路图
6. 视觉检测装置软件设计
操作软件的运行界面如图7所示，简洁的用户交互界面，可以快速地进行牌号更换、算法更改、剔除监视、相机灯光设置等，在线模式可以修改少量而重要的参数，离线模式可以设置所有参数包括移动搜索范围。
1) 定位找边
找边是所有检测的基础，因为我们的检测工位是吸附在输送带上的，轻微的抖动是非常常见的，所以对烟包进行定位处理是非常必要的。找边的第一步，滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。第二步，增强：增强边缘的基础是确定各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点凸显出来。第三：检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以采用深度学习算法来确定哪些点是边缘点。第四：定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，边缘的方位也可以被检测出来。操作界面如图8所示。
Figure 8. Edge finding setting interface
图8. 找边设置界面
2) 特殊位置的图案检测
图案检测是指烟包表面像素出现超出正常范围的灰度值分布，这种情况往往表示烟包表面出现了一定程度的表面缺陷，由于个别像素正常情况下也会出现比较大的波动，因此采用统计指标(均值、方差)来衡量表面异常的程度，根据正常烟条的指标范围设定门限，当出现超过范围的烟包时，系统可以自动判断并剔除。对烟包的特定位置增加灰度图像进行预处理后，再经过图像像素的灰度值采用阈值化的方法，对图像进行二值化处理之后，图案缺陷能够完美地呈现，可以清楚判断图案是否正常。在测试环节，可以调整阀值来调整检测的灵敏度，如图9所示。
Figure 9. Pattern detection setting interface
图9. 图案检测设置界面
3) 距离检测
图案检测主要是针对污点或者是图案的缺陷来完成检测，除了图案检测，图案上的特殊位置的距离检测也显得格外重要，距离检测是基于找边的，把我们需要测量的对象，往往是两个，用找边的方式给他提取出来，然后再应用测距工具，采用阀值方法就可以完成距离检测，把不合格的烟包进行剔除。在应用时，可以通过调整距离的上下限来调整检测的灵敏度，如图10所示。
Figure 10. Distance detection setting interface
图10. 距离检测设置界面
7. 缺陷统计
现在大部分卷烟工厂所使用的设备大多为高速机，以本次设计的装置所在的机器，速度高达每分钟600包，即使对0.5%的烟包进行剔除，也是一个不小的数量，并且误剔漏剔也不能完全避免，所以为了方便调试人员快速的判定剔除烟包的类型，缺陷统计就显得尤为重要，本设备能实时的生成缺陷统计视图，如图11所示，能够及时地为调试人员提供参考，并且为维修改装升级提供了参考数据。
8. 结语
本文主要研究设计了基于原装机器，秉承着整体性，可靠性的一种机器视觉烟包检测装置，完成了系统硬件搭建、改造，软件设置及人机界面设计，通过它们的结合，很大程度解决了烟包外观质量问题。在设备上应用后，系统对烟包污点，商标错牙，商标裁切错误，封签歪斜，封签裁切错误，铝箔纸漏白等多种质量缺陷的烟包，进行准确地剔除，保证产品质量，并且设备运行稳定，极大地减轻了操作人员、质检人员、维修人员、管理人员的工作强度，为进一步提高产品竞争力做出了贡献。
参考文献