CN201820244U - 一种条烟装箱机缺条在线视觉检测装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型涉及一种条烟装箱机缺条在线视觉检测装置，装置包括视觉单元、数据管理系统、以太网交换机、扫码器及控制模块、报警及剔除模块以及输入输出控制模块，其中视觉单元采集烟箱装箱过程图像，通过以太网交换机与数据管理系统相连进行数据通讯；扫码器及控制模块采集烟箱条码信息送至数据管理系统；输入输出控制模块接收视觉单元的剔除信号，输入输出控制模块输出剔除信号至报警及剔除模块。本实用新型避免了放射性物质在测量过程中的放射性污染以及人工称重测量带来的接触性污染，减小系统的复杂度，避免庞大工控机箱以及系统控制柜。

Description

一种条烟装箱机缺条在线视觉检测装置 

技术领域

本实用新型涉及一种烟草行业中的检测装备，具体的说是一种条烟装箱机缺条在线视觉检测装置。 

背景技术

条烟装箱是卷烟生产流程的最后一道工序，在条烟装箱时，箱打包机有时会工作混乱，特别是在条烟打包机生产流量较大或来料不够的情况下，箱打包机的工作会出现异常，导致条烟缺失的情况，尽管这种现象属于小概率事件，可一旦此类缺条烟箱流入市场，将造成卷烟厂家、经销商和消费者之间不必要的经济法律纠纷，甚至严重影响企业的声誉，因此对烟箱进行缺条检测与剔除控制的重要性不言而喻。目前烟草生产企业对烟箱缺条的检测手段为核源射线检测法，随着现代卷烟生产对环保的要求，以及对核辐射源的难管控因素，使得核源检测的应用受到安全及环保等因素的制约。 

实用新型内容

针对现有技术中存在采用核源检测受到安全及环保等因素的制约等问题，本实用新型要解决的技术问题是提供一种无污染、安全快速的条烟装箱机缺条在线视觉检测装置。 

为解决上述技术问题，本实用新型采用的技术方案是： 

本实用新型一种条烟装箱机缺条在线视觉检测装置安装于封箱机内部，包括视觉单元、数据管理系统、以太网交换机、扫码器及控制模块、报警及剔除模块以及输入输出控制模块，其中视觉单元采集烟箱装箱过程图像，通过以太网交换机与数据管理系统相连进行数据通讯；扫码器及控制模块采集烟箱条码信息送至数据管理系统；输入输出控制模块接收视觉单元的剔除信号，输入输出控制模块输出剔除信号至报警及剔除模块。 

所述视觉单元具有多套智能相机、条形光源和光电传感器，智能相机接收输入输出控制模块的触发信号，输出烟箱装箱过程图像以及分析数据，通过以太网交换机送至数据管理系统；条形光源接收输入输出控制模块的触发信号；光电传感器检测箱内条烟到位信号，将该信号输出至输入输出控制模块；条形光源接收输入输出控制模块的触发信号，配合智能相机完成拍照过程。 

所述视觉单元包括多个智能相机及其相机支架、多个条形光源及其光源支架以及多个光电传感器及其传感器支架，其中多个智能相机通过其相机支架分别设于传送带终端处底端推板的两端及中间推板的中心；多个条 形光源通过其光源支架分别设于智能相机周围、为智能相机提供最佳拍摄光线的位置；多个光电传感器通过其传感器支架设于方便光电传感器检测底端推板及中间推板位置信号的位置。 

本实用新型具有以下有益效果及优点： 

1.本实用新型运用更先进的机器视觉技术进行在线无接触式检测，避免了放射性物质在测量过程中的放射性污染以及人工称重测量带来的接触性污染。 

2.本实用新型采用采用三套工业彩色CCD智能相机，对进入封箱机的条烟缺条、香烟变形以及香烟错牌等缺陷进行检测，智能相机利用内部高速DSP处理芯片对装箱过程图像进行实时分析处理，不仅满足系统复杂算法处理速度的要求，同时可以减小系统的复杂度，避免庞大工控机箱以及系统控制柜。 

3.本实用新型将烟的条码编号与图像实时采集每箱烟的信息一一对应，便于追溯、分析缺陷产生原因，建立系统信息局域网，方便信息汇总及质量反馈查询；同时采用SQL数据库系统对每箱烟进行数据统计分析，数据库信息内容包括烟箱的品牌、流水账号、合格或缺条记录、检测日期(包括年/月/日/时/分/秒等)，同时记录系统故障、班组统计、开停机记录等信息。 

附图说明

图1为本实用新型整体结构示意图； 

图2为本实用新型中视觉系统位置示意图； 

图3为本实用新型中数据管理系统示意图； 

图4为本实用新型中扫码器位置示意图； 

图5为本实用新型采用的控制方法总流程图； 

图6为本实用新型中智能相机C2-C3处理流程图； 

图7为本实用新型中智能相机C1处理流程图。 

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本实用新型的使用方法做进一步说明。 

如图1所示，为本实用新型整体结构示意图。本实用新型条烟装箱机缺条在线视觉检测装置安装于封箱机内部，包括视觉单元1、数据管理系统2、以太网交换机3、扫码器及控制模块4、报警及剔除模块5以及输入输出控制模块6，其中视觉单元1采集烟箱装箱过程图像，通过以太网交换机3与数据管理系统2相连进行数据通讯；扫码器及控制模块4采集烟箱条码信息送至数据管理系统2；输入输出控制模块6接收视觉单元1的剔除信号，输入输出控制模块6输出剔除信号至报警及剔除模块5。 

如图2所示，为本实用新型中视觉单元1具有多套工业彩色CCD智能相机、条形光源和光电传感器，智能相机接收输入输出控制模块6的触发信号，输出烟箱装箱过程图像以及分析数据，通过以太网交换机3送至数据管理系统2；条形光源接收输入输出控制模块6的触发信号；光电传感器检测箱内条烟到位信号，将该信号输出至输入输出控制模块6；条形光源接收输入输出控制模块6的触发信号，配合智能相机完成拍照过程。智能相机为3～6个。 

视觉单元1包括多个智能相机及其相机支架、多个条形光源及其光源支架以及多个光电传感器及其传感器支架，其中多个智能相机通过其相机支架分别设于传送带终端处底端推板的两端及中间推板的中心；多个条形光源通过其光源支架分别设于智能相机周围、为智能相机提供最佳拍摄光线的位置；多个光电传感器通过其传感器支架设于方便光电传感器检测底端推板及中间推板位置信号的位置。 

本实施例中采用第1～3彩色工业智能相机C1～C3、第1～3条形光源L1～L3；第2光电传感器S2连接输入输出控制模块6，用于检测一层烟条(并行放置五条条烟为一层)是否到位，并发出控制信号触发第2、3彩色工业智能相机C2-C3(分别设于传送带终端处底端推板的两端及中间推板的中心)和第2、3条形光源L2、L3对被检测条烟进行图像采集， 

如图3所示，数据管理系统2包括上位机操作软件、嵌入式一体机、SQLServer数据库，所述上位机操作软件负责配置第1～3智能相机C～C3参数设置和图像信息与条码信息的存储与查询；嵌入式一体机通过以太网交换机3与第1～3智能相机C1～C3进行数据通讯，嵌入式一体机通过RS232接口与扫码器及控制模块4进行通讯，获取烟箱条码信息；SQL Server数据库对图像及烟箱条码信息进行数据管理。 

如图4所示，为本实用新型中扫码器及控制模块4位置示意图。封箱机输出的每箱烟经过条码机后，当烟箱到达扫码器及控制模块4，第3光电传感器S3的输出信号送至输入输出控制模块6，检测烟箱的位置信息。由嵌入式一体机通过RS232接口与扫码器及控制模块4通讯，读取烟箱条码；同时与数据管理系统2中的图像信息进行对照，当第1～3智能相机C1～C3处理图像出现条烟缺条、香烟变形以及香烟错牌等缺陷信息时，通过输入输出控制模块6控制报警器剔除模块5使能报警并剔除缺陷烟箱。 

如图5所示，本实用新型通过以下步骤完成其工作过程：其中5条条烟并行放置为一层，5层条烟为一垛，2垛为一箱。 

对条烟装箱机缺条在线视觉检测装置的变量进行初始化； 

输入输出控制模块6判断装箱机内某层条烟是否到位； 

如果到位，触发第2～3智能相机C2、C3采集图像，对该层条烟的图像进行图像处理、分析，并将图像数据与分析结果通过以太网传送至数据管理系统； 

根据处理、分析结果判断该层条烟是否存在缺陷(指条烟错牌和烟条缺条)； 

如果存在缺陷，则输入输出控制模块6向报警及剔除模块5发出报警及剔除信号； 

如果没有缺陷，则判断是否达到规定层数(为5层)； 

如果达到规定层数5层，则完成一垛条烟的检测，由第1智能相机C1对该垛条烟的图像进行图像处理、分析，并将图像数据与分析结果通过以太网交换机3传送至数据管理系统2； 

根据处理、分析结果判断该垛条烟是否存在缺陷； 

如果存在缺陷，则发出报警及剔除信号； 

如果没有缺陷，则判断是第1垛条烟还是第2垛条烟； 

如果是第1垛条烟，则返回判断装箱机内下一垛某层条烟是否到位步骤； 

如果是第2垛条烟，则装箱，并对装箱后的整箱条烟进行条码检测，将检测到的条码与该箱条烟的图像信息进行一一对应，并保存。 

如果未达到规定层数，则返回判断装箱机内该垛条烟中的下一层条烟是否到位步骤。 

图6所示，为本实用新型第2～3智能相机C2～C3处理流程图，首先对各系统变量初始化，循环等待传感器触发并采集图片，经智能相机后台处理程序将采集的图片传输到数据管理系统，前台处理程序进行对采集的图片进行预处理，应用具有自学习自适应的BP神经网络识别器对采集图像进行缺陷识别。BP神经网络输入层为7个神经元，隐含层为10个神经元，输出层为2个神经元。 

对采集的图像做颜色相关信息，纹理相关信息和图像不变矩信息的特征提取。图像特征参数主要包括灰度极值、灰度均值、直方图统计特征，图像自相关函数系数以及3个低阶的图像不变矩特征。 

将上述7个图像特征参数做归一化处理，将归一化处理结果作为BP神经网络的输入，利用该BP神经网络进行识别，该BP神经网络的输出值为{0，0}则说明不存在缺陷，为{0，1}说明存在烟条错牌缺陷，为{1，0}说明存在烟条缺条缺陷，为{1，1}说明存在烟条错乱或缺垛缺陷。 

如图7所示，图7为本实用新型中第1智能相机C1的处理流程图。首先对装置变量初始化，循环等待第1光电传感器S1触发第1智能相机C1采集图片，经智能相机后台处理程序将采集的图片传输到数据管理系统2，前台处理程序进行对采集的图片进行预处理，应用具有自学习自适应的BP神经网络识别器对采集图像进行缺陷识别。BP神经网络输入层为7个神经元，隐含层为10个神经元，输出层为2个神经元。 

对采集的图像做颜色相关信息，纹理相关信息和图像不变矩信息的特征提取。图像特征参数主要包括灰度极值、灰度均值、直方图统计特征，图像自相关函数系数以及3个低阶的图像不变矩特征。 

将上述7个图像特征参数做归一化处理，将归一化处理结果作为BP神经网络的输入，利用该BP神经网络进行识别，该BP神经网络的输出值为{0，0}则说明不存在缺陷，为{0，1}说明存在烟条错牌缺陷，为{1，0}说明存在烟条缺条缺陷，为{1，1}说明存在烟条错乱或缺垛缺陷。 

Claims (3)

1.一种条烟装箱机缺条在线视觉检测装置，安装于封箱机内部，其特征在于：包括视觉单元(1)、数据管理系统(2)、以太网交换机(3)、扫码器及控制模块(4)、报警及剔除模块(5)以及输入输出控制模块(6)，其中视觉单元(1)采集烟箱装箱过程图像，通过以太网交换机(3)与数据管理系统(2)相连进行数据通讯；扫码器及控制模块(4)采集烟箱条码信息送至数据管理系统(2)；输入输出控制模块(6)接收视觉单元(1)的剔除信号，输入输出控制模块(6)输出剔除信号至报警及剔除模块(5)。

2.按权利要求1所述的条烟装箱机缺条在线视觉检测装置，其特征在于：所述视觉单元(1)具有多套智能相机、条形光源和光电传感器，智能相机接收输入输出控制模块(6)的触发信号，输出烟箱装箱过程图像以及分析数据，通过以太网交换机(3)送至数据管理系统(2)；条形光源接收输入输出控制模块(6)的触发信号；光电传感器检测箱内条烟到位信号，将该信号输出至输入输出控制模块(6)；条形光源接收输入输出控制模块(6)的触发信号，配合智能相机完成拍照过程。

3.按权利要求1所述的条烟装箱机缺条在线视觉检测装置，其特征在于：所述视觉单元(1)包括多个智能相机及其相机支架、多个条形光源及其光源支架以及多个光电传感器及其传感器支架，其中多个智能相机通过其相机支架分别设于传送带终端处底端推板的两端及中间推板的中心；多个条形光源通过其光源支架分别设于智能相机周围、为智能相机提供最佳拍摄光线的位置；多个光电传感器通过其传感器支架设于方便光电传感器检测底端推板及中间推板位置信号的位置。

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