CN114348368A - 一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统 - Google Patents
一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114348368A CN114348368A CN202210112255.1A CN202210112255A CN114348368A CN 114348368 A CN114348368 A CN 114348368A CN 202210112255 A CN202210112255 A CN 202210112255A CN 114348368 A CN114348368 A CN 114348368A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- soft
- package
- key
- cigarette
- quality
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 235000019504 cigarettes Nutrition 0.000 title claims abstract description 98
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000012856 packing Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000007306 turnover Effects 0.000 claims description 9
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 4
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 3
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
- 238000012536 packaging technology Methods 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65B—MACHINES, APPARATUS OR DEVICES FOR, OR METHODS OF, PACKAGING ARTICLES OR MATERIALS; UNPACKING
- B65B57/00—Automatic control, checking, warning, or safety devices
- B65B57/02—Automatic control, checking, warning, or safety devices responsive to absence, presence, abnormal feed, or misplacement of binding or wrapping material, containers, or packages
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65B—MACHINES, APPARATUS OR DEVICES FOR, OR METHODS OF, PACKAGING ARTICLES OR MATERIALS; UNPACKING
- B65B57/00—Automatic control, checking, warning, or safety devices
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Wrapping Of Specific Fragile Articles (AREA)
Abstract
本发明提供一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统，该方法包括：设置软包卷烟包装的关键成型位置，并对所述关键成型位置进行图像检测，所述关键成型位置包括：商标底部折叠处、侧面折叠处、封签粘贴处和拉线位置；采用ORB特征提取与匹配算法对所述关键成型位置的检测图像进行关键区域面积定位和旋转角度的计算，以获取所述关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量；根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价。本发明能提高卷烟包装检测的准确性和客观性，提高卷烟包装的产品质量和工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及卷烟包装检测技术领域，尤其涉及一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统。
背景技术
卷烟包装形式存在硬盒包装与软包包装(含软包硬化)两种形式，其中软包包装在低档、中档、高档卷烟中均有普遍的应用，其包装成型质量的好坏，会直接决定消费者的购买意愿，影响卷烟品牌形象。在GB5606-2005《卷烟》中对软包卷烟的包装技术做出了相关要求，现各卷烟企业依据国标制定了相应的企业内部标准，质检工作人员按照此标准采用目测及尺量的方式对生产出的烟包进行包装成型质量评价，但存在工作效率低，人工检测判别尺度不一致，检验方法经验化、个体化等问题。
发明内容
本发明提供一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统，解决现有对软包卷烟的包装检测依靠人工检测存在效率低和不准确的问题，提高卷烟包装检测的准确性和客观性，提高卷烟包装的产品质量和工作效率。
为实现以上目的，本发明提供以下技术方案：
一种评价软包卷烟包装成型质量的方法，包括：
设置软包卷烟包装的关键成型位置，并对所述关键成型位置进行图像检测，所述关键成型位置包括：商标底部折叠处、侧面折叠处、封签粘贴处和拉线位置；
采用ORB特征提取与匹配算法对所述关键成型位置的检测图像进行关键区域面积定位和旋转角度的计算，以获取所述关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量；
根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价。
优选的，还包括：
根据软包卷烟包装缺陷的严重程度、发生频次、消费者易感知程度对所述关键成型位置进行权重设置；
计算各个所述关键成型位置所对应的权重与所述面积偏差或所述旋转偏移量乘积的和值，并根据所述和值对软包卷烟包装进行质量评价。
优选的，所述根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价，包括：
如果各个所述关键成型位置的所述面积偏差或所述旋转偏移量均小于第一设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量合格；
如果所述关键成型位置的所述面积偏差或所述旋转偏移量大于第二设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量不合格。
优选的，还包括：
统计所述面积偏差或所述旋转偏移量大于所述第二设定阈值所对应的所述关键成型位置的数量，如果所述数量大于第三设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量不合格。
本发明还提供一种评价软包卷烟包装成型质量的系统，使用上述的方法，包括：图像采集装置和控制器；
所述控制器分别与所述图像采集装置信号连接；
所述图像采集装置用于软包卷烟包装的关键成型位置进行图像检测，所述关键成型位置包括：商标底部折叠处、侧面折叠处、封签粘贴处和拉线位置；
所述控制器用于设置ORB特征提取与匹配算法对所述关键成型位置的检测图像进行关键区域面积定位和旋转角度的计算，以获取所述关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量，并根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价。
优选的，包括：位置传感器；
所述位置传感器与所述控制器信号连接，所述位置传感器用于在软包卷烟包装传送到设定位置时发送位置信号给所述控制器；
所述根据所述位置信号控制所述图像采集装置对软包卷烟包装的关键成型位置进行图像检测。
优选的，还包括：翻转装置；
所述翻转装置与所述控制器信号连接，所述控制器根据所述关键成型位置控制所述翻转装置对软包卷烟包装进行翻转，以使所述图像采集装置对相应的所述关键成型位置进行拍照。
优选的，所述位置传感器采用光电开关。
优先的，所述图像采集装置包括：工业相机和图像处理器；
所述图像处理器分别与所述工业相机和所述控制器信号连接，所述图像处理器对所述工业相机拍摄的图像进行处理并传送给所述控制器。
优选的，所述控制器为PLC控制器。
本发明提供一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统，通过对软包卷烟包装设置关键成型位置并对所述关键成型位置进行图像检测，并计算关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量，以对软包卷烟包装进行质量评价。解决现有对软包卷烟的包装检测依靠人工检测存在效率低和不准确的问题，提高卷烟包装检测的准确性和客观性，提高卷烟包装的产品质量和工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的具体实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明提供的一种评价软包卷烟包装成型质量的方法示意图。
图2是本发明提供的软包卷烟包装示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。
针对当前对软包卷烟包装检测存在工作效率低，人工检测判别尺度不一致，检验方法经验化、个体化等问题。本发明提供一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统，解决现有对软包卷烟的包装检测依靠人工检测存在效率低和不准确的问题，提高卷烟包装检测的准确性和客观性，提高卷烟包装的产品质量和工作效率。
如图1所示，一种评价软包卷烟包装成型质量的方法，包括：
S1：设置软包卷烟包装的关键成型位置，并对所述关键成型位置进行图像检测，所述关键成型位置包括：商标底部折叠处、侧面折叠处、封签粘贴处和拉线位置。
S2：采用ORB特征提取与匹配算法对所述关键成型位置的检测图像进行关键区域面积定位和旋转角度的计算，以获取所述关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量。
S3：根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价。
具体地，首先可制作出所需的特殊软包商标，其在关键成型位置有可以量化表征成型状态的标记。所述关键成型位置包括但不限于商标底部折叠处、侧面折叠处、封签粘贴处、拉线位置；所述量化表征，包括但不限于人工读数、图像识别等方式；所述标记包括但不限于长度刻度、面积等方式，在包装无任何质量问题的时候其偏移量为0。如图2所示，关键成型位置包在：拉线粘贴处1、封签粘贴处2、软包侧面3、软包底部4。采用ORB特征提取与匹配算法，实现对关键区域的面积定位和旋转角度的计算，从而进行关键区域面积偏差及旋转偏移量的计算，以这两个量作为关键成型位置的得分判定依据。在各关键点的面积偏差为0，即面积完全遮盖，旋转偏移量0，即位置无偏移，此时可判断软包卷烟包装的质量为合格。该方法能解决现有对软包卷烟的包装检测依靠人工检测存在效率低和不准确的问题，提高卷烟包装检测的准确性和客观性，提高卷烟包装的产品质量和工作效率。
该方法还包括：
S4：根据软包卷烟包装缺陷的严重程度、发生频次、消费者易感知程度对所述关键成型位置进行权重设置；
S5：计算各个所述关键成型位置所对应的权重与所述面积偏差或所述旋转偏移量乘积的和值，并根据所述和值对软包卷烟包装进行质量评价。
具体地，确定关键成型位置点的权重。综合考虑缺陷的严重程度、发生频次、消费者易感知程度等因素，在生产大数据及专家经验的基础上，确定不同关键成型位置的权重。所述确定方式包括但不限于专家咨询权重法、因子分析权重法、层次分析权重法等任何一种确定权重的数学方法。
进一步，所述根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价，包括：
如果各个所述关键成型位置的所述面积偏差或所述旋转偏移量均小于第一设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量合格；
如果所述关键成型位置的所述面积偏差或所述旋转偏移量大于第二设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量不合格。
该方法还包括：统计所述面积偏差或所述旋转偏移量大于所述第二设定阈值所对应的所述关键成型位置的数量，如果所述数量大于第三设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量不合格。
本发明提供一种评价软包卷烟包装成型质量的方法，通过对软包卷烟包装设置关键成型位置并对所述关键成型位置进行图像检测，并计算关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量，以对软包卷烟包装进行质量评价。解决现有对软包卷烟的包装检测依靠人工检测存在效率低和不准确的问题，提高卷烟包装检测的准确性和客观性，提高卷烟包装的产品质量和工作效率。
本发明还提供一种评价软包卷烟包装成型质量的系统，使用上述的方法，包括：图像采集装置和控制器。所述控制器分别与所述图像采集装置信号连接。所述图像采集装置用于软包卷烟包装的关键成型位置进行图像检测，所述关键成型位置包括：商标底部折叠处、侧面折叠处、封签粘贴处和拉线位置。所述控制器用于设置ORB特征提取与匹配算法对所述关键成型位置的检测图像进行关键区域面积定位和旋转角度的计算，以获取所述关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量，并根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价。
该方法包括：位置传感器；所述位置传感器与所述控制器信号连接，所述位置传感器用于在软包卷烟包装传送到设定位置时发送位置信号给所述控制器。所述根据所述位置信号控制所述图像采集装置对软包卷烟包装的关键成型位置进行图像检测。
该方法还包括：翻转装置；所述翻转装置与所述控制器信号连接，所述控制器根据所述关键成型位置控制所述翻转装置对软包卷烟包装进行翻转，以使所述图像采集装置对相应的所述关键成型位置进行拍照。
进一步，所述位置传感器采用光电开关。
进一步，所述图像采集装置包括：工业相机和图像处理器；所述图像处理器分别与所述工业相机和所述控制器信号连接，所述图像处理器对所述工业相机拍摄的图像进行处理并传送给所述控制器。
进一步，所述控制器为PLC控制器。
可见，本发明提供一种评价软包卷烟包装成型质量的系统，通过图像采集装置对软包卷烟包装设置关键成型位置并对所述关键成型位置进行图像检测，并计算关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量，以对软包卷烟包装进行质量评价。解决现有对软包卷烟的包装检测依靠人工检测存在效率低和不准确的问题，提高卷烟包装检测的准确性和客观性，提高卷烟包装的产品质量和工作效率。
上依据图示所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种评价软包卷烟包装成型质量的方法，其特征在于，包括：
设置软包卷烟包装的关键成型位置，并对所述关键成型位置进行图像检测，所述关键成型位置包括：商标底部折叠处、侧面折叠处、封签粘贴处和拉线位置；
采用ORB特征提取与匹配算法对所述关键成型位置的检测图像进行关键区域面积定位和旋转角度的计算，以获取所述关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量；
根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价。
2.根据权利要求1所述的评价软包卷烟包装成型质量的方法，其特征在于，还包括：
根据软包卷烟包装缺陷的严重程度、发生频次、消费者易感知程度对所述关键成型位置进行权重设置；
计算各个所述关键成型位置所对应的权重与所述面积偏差或所述旋转偏移量乘积的和值，并根据所述和值对软包卷烟包装进行质量评价。
3.根据权利要求2所述的评价软包卷烟包装成型质量的方法，其特征在于，所述根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价，包括：
如果各个所述关键成型位置的所述面积偏差或所述旋转偏移量均小于第一设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量合格；
如果所述关键成型位置的所述面积偏差或所述旋转偏移量大于第二设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量不合格。
4.根据权利要求3所述的评价软包卷烟包装成型质量的方法，其特征在于，还包括：
统计所述面积偏差或所述旋转偏移量大于所述第二设定阈值所对应的所述关键成型位置的数量，如果所述数量大于第三设定阈值，则判断对应的软包卷烟包装的质量不合格。
5.一种评价软包卷烟包装成型质量的系统，使用权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，包括：图像采集装置和控制器；
所述控制器分别与所述图像采集装置信号连接；
所述图像采集装置用于软包卷烟包装的关键成型位置进行图像检测，所述关键成型位置包括：商标底部折叠处、侧面折叠处、封签粘贴处和拉线位置；
所述控制器用于设置ORB特征提取与匹配算法对所述关键成型位置的检测图像进行关键区域面积定位和旋转角度的计算，以获取所述关键成型位置的面积偏差及旋转偏移量，并根据所述面积偏差和所述旋转偏移量对软包卷烟包装进行质量评价。
6.根据权利要求5所述的评价软包卷烟包装成型质量的系统，其特征在于，包括：位置传感器；
所述位置传感器与所述控制器信号连接，所述位置传感器用于在软包卷烟包装传送到设定位置时发送位置信号给所述控制器；
所述根据所述位置信号控制所述图像采集装置对软包卷烟包装的关键成型位置进行图像检测。
7.根据权利要求6所述的评价软包卷烟包装成型质量的系统，其特征在于，还包括：翻转装置；
所述翻转装置与所述控制器信号连接，所述控制器根据所述关键成型位置控制所述翻转装置对软包卷烟包装进行翻转，以使所述图像采集装置对相应的所述关键成型位置进行拍照。
8.根据权利要求7所述的评价软包卷烟包装成型质量的系统，其特征在于，所述位置传感器采用光电开关。
9.根据权利要求8所述的评价软包卷烟包装成型质量的系统，其特征在于，所述图像采集装置包括：工业相机和图像处理器；
所述图像处理器分别与所述工业相机和所述控制器信号连接，所述图像处理器对所述工业相机拍摄的图像进行处理并传送给所述控制器。
10.根据权利要求9所述的评价软包卷烟包装成型质量的系统，其特征在于，所述控制器为PLC控制器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210112255.1A CN114348368B (zh) | 2022-01-29 | 2022-01-29 | 一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210112255.1A CN114348368B (zh) | 2022-01-29 | 2022-01-29 | 一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114348368A true CN114348368A (zh) | 2022-04-15 |
| CN114348368B CN114348368B (zh) | 2023-08-15 |
Family
ID=81093635
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210112255.1A Active CN114348368B (zh) | 2022-01-29 | 2022-01-29 | 一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114348368B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115072036A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-09-20 | 红云红河烟草(集团)有限责任公司 | 卷烟包装盒成型质量检测装置及方法 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1398762A (zh) * | 2002-08-19 | 2003-02-26 | 昆明红森科技有限公司 | 卷烟包装机小盒商标、封签缺陷检测方法及装置 |
| CN1711569A (zh) * | 2002-11-12 | 2005-12-21 | 豪尼机械制造股份公司 | 表征与验证产品真实性的方法与设备 |
| CN101992862A (zh) * | 2010-10-22 | 2011-03-30 | 安徽中烟工业公司 | 卷烟包装卷制质量缺陷分类判定方法 |
| US20120120229A1 (en) * | 2010-11-16 | 2012-05-17 | Rj Reynolds Tobacco Company | Cigarette package inspection system, and associated method |
| JP2013245023A (ja) * | 2012-05-24 | 2013-12-09 | G D Spa | 包装機械における製品の検査方法 |
| CN103512888A (zh) * | 2013-06-05 | 2014-01-15 | 北京化工大学 | 一种基于图像识别技术的烟包封条缺陷检测系统 |
| WO2015011684A1 (en) * | 2013-07-26 | 2015-01-29 | G.D. S.P.A. | Inspection method of a product in a packaging machine |
| CN105160654A (zh) * | 2015-07-09 | 2015-12-16 | 浙江工商大学 | 基于特征点提取的毛巾标签缺陷检测方法 |
| CN106815830A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-06-09 | 中国科学院自动化研究所 | 图像的缺陷检测方法 |
| CN110907472A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-03-24 | 河南中烟工业有限责任公司 | 一种在线卷烟产品包装的图像识别系统 |
| CN110987949A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-10 | 河南中烟工业有限责任公司 | 一种烟包包装外观检测方法 |
| CN111632863A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-08 | 戈智毅 | 一种条烟包装外观检测系统 |
| CN111738963A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-02 | 南京大树智能科技股份有限公司 | 一种基于深度自学习的烟包包装外观检测方法 |
-
2022
- 2022-01-29 CN CN202210112255.1A patent/CN114348368B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1398762A (zh) * | 2002-08-19 | 2003-02-26 | 昆明红森科技有限公司 | 卷烟包装机小盒商标、封签缺陷检测方法及装置 |
| CN1711569A (zh) * | 2002-11-12 | 2005-12-21 | 豪尼机械制造股份公司 | 表征与验证产品真实性的方法与设备 |
| CN101992862A (zh) * | 2010-10-22 | 2011-03-30 | 安徽中烟工业公司 | 卷烟包装卷制质量缺陷分类判定方法 |
| US20120120229A1 (en) * | 2010-11-16 | 2012-05-17 | Rj Reynolds Tobacco Company | Cigarette package inspection system, and associated method |
| JP2013245023A (ja) * | 2012-05-24 | 2013-12-09 | G D Spa | 包装機械における製品の検査方法 |
| CN103512888A (zh) * | 2013-06-05 | 2014-01-15 | 北京化工大学 | 一种基于图像识别技术的烟包封条缺陷检测系统 |
| WO2015011684A1 (en) * | 2013-07-26 | 2015-01-29 | G.D. S.P.A. | Inspection method of a product in a packaging machine |
| CN105160654A (zh) * | 2015-07-09 | 2015-12-16 | 浙江工商大学 | 基于特征点提取的毛巾标签缺陷检测方法 |
| CN106815830A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-06-09 | 中国科学院自动化研究所 | 图像的缺陷检测方法 |
| CN110907472A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-03-24 | 河南中烟工业有限责任公司 | 一种在线卷烟产品包装的图像识别系统 |
| CN110987949A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-10 | 河南中烟工业有限责任公司 | 一种烟包包装外观检测方法 |
| CN111632863A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-08 | 戈智毅 | 一种条烟包装外观检测系统 |
| CN111738963A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-02 | 南京大树智能科技股份有限公司 | 一种基于深度自学习的烟包包装外观检测方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115072036A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-09-20 | 红云红河烟草(集团)有限责任公司 | 卷烟包装盒成型质量检测装置及方法 |
| CN115072036B (zh) * | 2022-06-17 | 2024-01-05 | 红云红河烟草(集团)有限责任公司 | 卷烟包装盒成型质量检测装置及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114348368B (zh) | 2023-08-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106934800A (zh) | 一种基于yolo9000网络的金属板带表面缺陷检测方法及装置 | |
| CN109335575A (zh) | 一种用于大型输送皮带纵向撕裂检测装置及方法 | |
| CN114348368A (zh) | 一种评价软包卷烟包装成型质量的方法及系统 | |
| CN117723547B (zh) | 一种基于镁碳砖制备成品的品质监测系统、方法 | |
| CN107133962A (zh) | 一种基于边缘检测的金刚石锯片裂纹提取方法 | |
| CN117649404A (zh) | 一种基于图像数据分析的药品包装盒质量检测方法及系统 | |
| CN116465315B (zh) | 一种网版质量自动化检测方法及系统 | |
| CN107966099A (zh) | 一种零件不良品的检测方法 | |
| CN111539927A (zh) | 汽车塑料组合件紧固卡扣缺装检测装置的检测过程及算法 | |
| EP3128323B1 (en) | Method and system for detecting defects in plastic containers | |
| US9037421B2 (en) | Leak detection system for uniform vacuum packaged products | |
| CN102847661A (zh) | 智能高速非接触式高精度喷胶方法 | |
| CN106846294A (zh) | 视觉检测方法、装置及设备 | |
| CN109916487A (zh) | 行车重量智能监控系统及方法 | |
| CN107767372B (zh) | 一种分层并行计算的芯片管脚在线视觉检测系统及其方法 | |
| CN209559776U (zh) | 金属包装罐卷边外观质量在线监测装置 | |
| KR100441392B1 (ko) | 3차원 영상측정을 통한 중량측정장치 | |
| CN107952695A (zh) | 一种生产线自动筛选不良品的方法 | |
| CN103018327A (zh) | 航空发动机整流器超声波探伤钎着率测量方法 | |
| CN102937592A (zh) | 陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法 | |
| JP2000121411A (ja) | 水位計測方法、および、水位計測設備 | |
| CN206832746U (zh) | 一种增材制造铁磁性金属产品质量性能监测装置 | |
| CN106441493A (zh) | 一种在线检测透明瓶液位的装置及其检测方法 | |
| CN108181315B (zh) | 一种基于图像处理的饼干损伤检测装置及检测方法 | |
| CN105930840A (zh) | 基于统计分析的药品条码缺陷检测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |