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摘 要：机器视觉在烟草行业的应用逐步进入实用阶段，国内烟草业也逐步引进这类设备，并与国内机器视觉企业一起开发了多种性能优良、价格低廉的视觉检测系统，其性能已基本达到国际最先进的水平，效益显著。本文介绍了机器视觉及实时系统在烟草机械自动化中的应用，对机器视觉技术可以用于控制烟草质量方面进行了详细阐述。
关键词：机器视觉;实时系统;烟草机械自动化
烟草机械生产中的在线实时光电分拣系统正是通过其先进的机器视觉技术实时采集原材料的图像信息，经过计算机快速的数据处理和准确的控制把烟草中的杂质除去。同时也预示了未来的实时系统将会向着开放、集成的方向发展。
1机器视觉技术在烟草机械自动化中的应用
1.1机器视觉技术在烟草生产自动化中需要面对的几个问题
机器视觉技术是一种现代高新技术，机器视觉技术目前已经成功应用于烟草生产自动化作业中。现代机器视觉系统可以快速地获取大量信息并自动进行数据的处理工作，机器视觉系统非常易于同烟草生产中的其他板块信息相互集成，在提高烟草生产的柔性和自动化程度方面具有很大的优势。在一些不适合人工作业的危险环境或人工视觉难以满足要求的烟草生产场合，常用机器视觉来替代人工视觉。
在大批量烟草工业生产的过程中，用机器视觉系统检查烟草产品质量具有速度快、精度高的优点，可以大大提高烟草行业生产效率和生产自动化程度。但是由于机器视觉技术本身的性质和要求，该技术在一些烟草生产行业的应用中仍有许多技术难题需解决。主要包括以下几点。
视觉图像处理的动态性。目前，一些研究成果都是静态的，即先从室内采集静态图像，再用计算机对图像进行处理。而实际应用中要求识别的算法能够适应户外动态的条件。虽然一些动态的算法已经过得了成功，但分类精度扔不是很高。有研究表明：利用现代数学的分析方法，如分型理论、小波变换可以再图像处理和识别的软件设计方面提高算法的快速性和有效性。
环境的多变性。一般地，图像采集要求在具有可控光照、色温以及没有环境因素影响的实验室或者温室等理想条件下进行，但在实际应用中环境多变、图像背景复杂，光照、风速的不可控性以及设备的机械震动等许多因素都能导致图像质量下降、噪声增加，大大增加了图像预处理的难度，降低了处理结果的准确性和快速性。通过二值化分割、中值滤波等处理可以去除图像中杂质和噪声，以提高图像质量。
烟叶质量的波动性。通常，烟叶质量会因为年份、地区、品种以及等级的不同而产生差异，因此图像识别的算法应该充分考虑到烟叶质量差异的存在，并作出相应的算法转换和调整，这对实现烟叶的自动化检测造成了一定的困难。在实际生产过程中需要扩大样本数量，同时也应该关注烟叶样本的选择标准。
尚缺乏相关的理论支撑。传统的烟叶质量评价方法并不完全适宜于基于机器视觉技术的烟叶质量评价，如传统烟叶分级中油份、成熟度等概念不利于进行定量分析，因此需要选取适宜的评价指标，并对指标进行简化，以建立适宜的质量评价模型。这需要烟叶内在品质与外观显性之间建立相关的联系，以便为烟叶品质快速而精确的检测创造条件。
1.2机器视觉技术可以用于控制烟草质量
基于现代机器视觉技术和系统可以用于控制烟草质量。可以进行烟草异物剔除、缺陷检测等工作，大大提高了烟草行业的生产效率和产品质量。
现代意义的卷烟产品，其加工过程是非常复杂的，由制丝（原料加工）、卷接（卷制成型）、包装（包装成品）三个主要过程组成。整个卷烟生产过程具有高速、自动化、大批量的特点，不可避免会产生许多人力无法顾及的缺陷，如使用人工进行缺陷检测和剔除，且不论人的疲劳、情绪波动等影响，仅从速度而言，人工检测就完全无法承担现代化生产线的高速检测任务。在这种情况下，自动检测是唯一的选择。其中，融合了计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性和对图像信息分析能力的机器视觉技术则是目前烟草行业应用最广泛、有效的检测技术。
目前，机器视觉在烟草行业中主要用于：
烟叶分级。利用机器视觉方法自动检测烟叶外观质量特征，如颜色、形状、大小、叶脉、表面特征、油份、身份、缺陷及成熟度等，并根據这些特征进行综合判断，快速准确地给出烟叶的等级。
异物剔除。准确去除混在烟叶中的各种异物，有效提高物料的纯净度，并可实时统计烟叶结构。
包装数量统计。可用于检测包装中的缺支、缺包、缺条。
包装外观缺陷检测。可用于检测小包烟盒的印刷缺陷、小包和条包包装质量。
物流配送。基于图像检测的条烟识别、分拣和类似条烟分拣的自动化物流设备不仅能大大提高分拣的准确度，而且能快速地自动地处理客户订单，显著提高分拣效率。
在卷烟生产中，还有辅料的自动配送、AGV的制导、机器人（机械手）的定位等都可以应用先进的机器视觉技术，以进一步提高其精度和可靠性。
2实时在线质量检测在烟草机械自动化中的应用
烟草工业自动化生产线的首要目标是保证产品质量，由于生产过程不可能进行过多的人工干预，产品质量的保证只能依赖在线质量检测设备和仪器，监视产品质量参数，为控制器提供准确的测量值和检测状态。在线质量检测设备和仪器在保证可靠性和检测精度的基础上，应具有上网通讯功能，以提高数据传送精度和速度。对工业过程控制系统而言，在生产线中选择合理的检测工位，针对不同产品增加检测项目，准确完整地反映产品质量信息，都是需要进一步研究的课题。因此实时在线质量检测设备和仪器网络化、智能化也是工业过程控制技术发展的趋势之一。实时在线质量检测在卷烟企业的制丝生产线中尤为突出，现在的制丝线除物料流量检测、含水率检测和温度在线自动检测外，对物料其他质量参数无在线自动检测手段，因此对烟丝的填充值、长丝率、烟碱、糖分和焦油等采用离线检测，只能对烟丝质量事后跟踪和分析。新型制丝线中应完善对烟丝的填充值、长丝率、烟碱和糖分的自动检测，并参与电控系统的实时控制。检测设备有在线和离线两种配置方案：在线配置即在生产线上设置检测设备;离线配置即在制丝线附近设置检测中心，由制丝线通过分料设备和输送带定时自动为检测中心提供样品。各检测设备无论是在线或离线配置，均与中控室建立数据通讯，自动生成检测数据，并自动存入车间数据库，避免人工操作的人为偏差，为烟丝质量跟踪、分析和控制提供可靠的数据来源。
实时系统除了用于烟叶的杂质剔除外，还广泛的应用到烟草机械生产的很多领域。用于卷接机组上的实时控制系统，该系统需要完成两个主要功能：一是监测设备的整个生产过程，并能够采集各项相关数据并进行报表显示。第二个功能是在一定范围内调整烟支的重量，辅助调节切刀的位置，跟踪并剔除检测到的不合格烟支。用于软包线的产品检测，由于软包的外包装比较软，容易变形，所以检测软包是所有检测中最难的。
参考文献：
[1]陈城.烟草机械自动控制技术的发展历程及发展方向[J].黑龙江科技信息，2015，30.
[2]邢金鹏，王勇.机器视觉技术在轮胎工业中的应用[J].世界橡胶工业，2016，（03）.
关键词：机器视觉;实时系统;烟草机械自动化
烟草机械生产中的在线实时光电分拣系统正是通过其先进的机器视觉技术实时采集原材料的图像信息，经过计算机快速的数据处理和准确的控制把烟草中的杂质除去。同时也预示了未来的实时系统将会向着开放、集成的方向发展。
1机器视觉技术在烟草机械自动化中的应用
1.1机器视觉技术在烟草生产自动化中需要面对的几个问题
机器视觉技术是一种现代高新技术，机器视觉技术目前已经成功应用于烟草生产自动化作业中。现代机器视觉系统可以快速地获取大量信息并自动进行数据的处理工作，机器视觉系统非常易于同烟草生产中的其他板块信息相互集成，在提高烟草生产的柔性和自动化程度方面具有很大的优势。在一些不适合人工作业的危险环境或人工视觉难以满足要求的烟草生产场合，常用机器视觉来替代人工视觉。
在大批量烟草工业生产的过程中，用机器视觉系统检查烟草产品质量具有速度快、精度高的优点，可以大大提高烟草行业生产效率和生产自动化程度。但是由于机器视觉技术本身的性质和要求，该技术在一些烟草生产行业的应用中仍有许多技术难题需解决。主要包括以下几点。
视觉图像处理的动态性。目前，一些研究成果都是静态的，即先从室内采集静态图像，再用计算机对图像进行处理。而实际应用中要求识别的算法能够适应户外动态的条件。虽然一些动态的算法已经过得了成功，但分类精度扔不是很高。有研究表明：利用现代数学的分析方法，如分型理论、小波变换可以再图像处理和识别的软件设计方面提高算法的快速性和有效性。
环境的多变性。一般地，图像采集要求在具有可控光照、色温以及没有环境因素影响的实验室或者温室等理想条件下进行，但在实际应用中环境多变、图像背景复杂，光照、风速的不可控性以及设备的机械震动等许多因素都能导致图像质量下降、噪声增加，大大增加了图像预处理的难度，降低了处理结果的准确性和快速性。通过二值化分割、中值滤波等处理可以去除图像中杂质和噪声，以提高图像质量。
烟叶质量的波动性。通常，烟叶质量会因为年份、地区、品种以及等级的不同而产生差异，因此图像识别的算法应该充分考虑到烟叶质量差异的存在，并作出相应的算法转换和调整，这对实现烟叶的自动化检测造成了一定的困难。在实际生产过程中需要扩大样本数量，同时也应该关注烟叶样本的选择标准。
尚缺乏相关的理论支撑。传统的烟叶质量评价方法并不完全适宜于基于机器视觉技术的烟叶质量评价，如传统烟叶分级中油份、成熟度等概念不利于进行定量分析，因此需要选取适宜的评价指标，并对指标进行简化，以建立适宜的质量评价模型。这需要烟叶内在品质与外观显性之间建立相关的联系，以便为烟叶品质快速而精确的检测创造条件。
1.2机器视觉技术可以用于控制烟草质量
基于现代机器视觉技术和系统可以用于控制烟草质量。可以进行烟草异物剔除、缺陷检测等工作，大大提高了烟草行业的生产效率和产品质量。
现代意义的卷烟产品，其加工过程是非常复杂的，由制丝（原料加工）、卷接（卷制成型）、包装（包装成品）三个主要过程组成。整个卷烟生产过程具有高速、自动化、大批量的特点，不可避免会产生许多人力无法顾及的缺陷，如使用人工进行缺陷检测和剔除，且不论人的疲劳、情绪波动等影响，仅从速度而言，人工检测就完全无法承担现代化生产线的高速检测任务。在这种情况下，自动检测是唯一的选择。其中，融合了计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性和对图像信息分析能力的机器视觉技术则是目前烟草行业应用最广泛、有效的检测技术。
目前，机器视觉在烟草行业中主要用于：
烟叶分级。利用机器视觉方法自动检测烟叶外观质量特征，如颜色、形状、大小、叶脉、表面特征、油份、身份、缺陷及成熟度等，并根據这些特征进行综合判断，快速准确地给出烟叶的等级。
异物剔除。准确去除混在烟叶中的各种异物，有效提高物料的纯净度，并可实时统计烟叶结构。
包装数量统计。可用于检测包装中的缺支、缺包、缺条。
包装外观缺陷检测。可用于检测小包烟盒的印刷缺陷、小包和条包包装质量。
物流配送。基于图像检测的条烟识别、分拣和类似条烟分拣的自动化物流设备不仅能大大提高分拣的准确度，而且能快速地自动地处理客户订单，显著提高分拣效率。
在卷烟生产中，还有辅料的自动配送、AGV的制导、机器人（机械手）的定位等都可以应用先进的机器视觉技术，以进一步提高其精度和可靠性。
2实时在线质量检测在烟草机械自动化中的应用
烟草工业自动化生产线的首要目标是保证产品质量，由于生产过程不可能进行过多的人工干预，产品质量的保证只能依赖在线质量检测设备和仪器，监视产品质量参数，为控制器提供准确的测量值和检测状态。在线质量检测设备和仪器在保证可靠性和检测精度的基础上，应具有上网通讯功能，以提高数据传送精度和速度。对工业过程控制系统而言，在生产线中选择合理的检测工位，针对不同产品增加检测项目，准确完整地反映产品质量信息，都是需要进一步研究的课题。因此实时在线质量检测设备和仪器网络化、智能化也是工业过程控制技术发展的趋势之一。实时在线质量检测在卷烟企业的制丝生产线中尤为突出，现在的制丝线除物料流量检测、含水率检测和温度在线自动检测外，对物料其他质量参数无在线自动检测手段，因此对烟丝的填充值、长丝率、烟碱、糖分和焦油等采用离线检测，只能对烟丝质量事后跟踪和分析。新型制丝线中应完善对烟丝的填充值、长丝率、烟碱和糖分的自动检测，并参与电控系统的实时控制。检测设备有在线和离线两种配置方案：在线配置即在生产线上设置检测设备;离线配置即在制丝线附近设置检测中心，由制丝线通过分料设备和输送带定时自动为检测中心提供样品。各检测设备无论是在线或离线配置，均与中控室建立数据通讯，自动生成检测数据，并自动存入车间数据库，避免人工操作的人为偏差，为烟丝质量跟踪、分析和控制提供可靠的数据来源。
实时系统除了用于烟叶的杂质剔除外，还广泛的应用到烟草机械生产的很多领域。用于卷接机组上的实时控制系统，该系统需要完成两个主要功能：一是监测设备的整个生产过程，并能够采集各项相关数据并进行报表显示。第二个功能是在一定范围内调整烟支的重量，辅助调节切刀的位置，跟踪并剔除检测到的不合格烟支。用于软包线的产品检测，由于软包的外包装比较软，容易变形，所以检测软包是所有检测中最难的。
参考文献：
[1]陈城.烟草机械自动控制技术的发展历程及发展方向[J].黑龙江科技信息，2015，30.
[2]邢金鹏，王勇.机器视觉技术在轮胎工业中的应用[J].世界橡胶工业，2016，（03）.