2013年我司全年生产卷烟突破100万箱,随着成品卷烟年产量的加大,对卷烟质量的要求也在提高。在实际生产中,成品件烟的外观质量是缺陷检测的一个重点环节,但目前在行业内的物流系统中对其技术创新较少,使得该质量问题居高不下,常见的外观质量问题,如:胶带缺失、胶带侧边翘边、纸箱折边内折等。而这些问题如不准确解决将会导致后续物流环节中件烟损坏量增多、设备故障率升高等问题的持续出现,更有甚至若未经发现流入市场会对七匹狼品牌造成不良影响。本课题提出利用机器视觉技术检测成品件烟胶带粘贴质量,以此降低成品件烟的外观质量问题。首先通过对检测系统的整体研究,完成了硬件选型(如:相机、镜头、光源的选型)与系统搭建。同时,根据生产现场布局确定出相机安装的位置、选择了合理的照明方式以及设计出剔除残次品装置,并对上述装置进行了合理布局;其次研究了包括数字图像的灰度化、滤波、锐化、分割、二值化以及特征提取的整个处理过程中的图像相关算法,在此基础上,选取了合适的数字图像处理算法;同时研究了相机标定技术,并通过实验检验了标定误差;最后整合上述电气、机械、PLC控制等各部分,完成了该机器视觉检测装置的开发,并通过现场调试,使其能够获取到清晰、稳定、满足检测要求的图像,为有效检测残次品奠定基础。此外,在我司的自动化物流系统中增加了一个件烟质量检测环节,从而保证可靠、全面地对封箱胶带粘贴质量进行检测。具体过程如下:通过安装在件烟输送线上的相机对通道上的件烟胶带粘贴情况进行图像采集,图像处理系统则对采集到的图像进行目标特征(如:面积、数量、位置、长度等)的提取,再根据先期设定的阈值输出结果,将不合格件烟直接剔除,从而实现在生产过程中的自动在线检测。同时,工作人员也可以在第一时间内掌握系统运行状况,并及时处理异常情况,避免缺陷产品流入到下一环节而造成物流系统故障,影响车间的正常生产。所研发的视觉检测装置除了能够稳定获取成品件烟胶带的外观图像,并检测出胶带粘贴存在质量问题的成品件烟,同时利用剔除装置对其进行剔除,满足生产需求。还能够根据图像的历史数据,针对性地对装封箱机进行有效维护,提高装封箱机的封箱质量。