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摘要：针对目前烟草行业高速小包香烟外观检测装置误检率高、稳定性差、操作界面繁琐等问题，设计了一种新型的小包外观质量检测系统。首先对系统进行总体设计，其次对系统硬件进行选型设计，并通过对图像进行多种算法综合处理，有效定位追踪和识别香烟外观质量缺陷，最后进行在线实时检测的设计验证。实验表明，该系统稳定可靠性强，检测精度高，适用性强，易于安装维护。
关键词：高速；香烟；外观检测；图像处理；精度
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A
0 引言
现代化卷烟生产中，卷包机的生产速度已达900-1000包/分钟，如此高的速度，已经无法通过人工来检验小包香烟外观包装质量。随着卷烟市场竞争日益激烈，用户和烟厂对香烟的外观包装质量要求越来越高，为防止坏包流入市场，造成不良影响，需要为卷包机安装高速小包香烟外观质量检测装置。
小包香烟外观质量检测主要对生产过程中出现的外观破损、品牌图案缺失、表面污渍、铝箔纸外露等缺陷进行检测。过去主要是通过人工抽检，精度和效率难以保证，漏检可能性极大。随着计算机技术、图像处理技术和硬件系统的迅速发展，机器视觉系统日益完善，能够完成的检测任务越来越复杂，应用领域越来越广泛，如工况监视、成品检验和质量控制等[1]。
目前，应用成像原理对小包外观质量进行检测的产品，在各个烟厂应用已经较为广泛，但这些产品多半是利用国外已有的智能图像传感器进行集成的，界面不够友好，操作较为繁琐，用户很难上手；由于智能图像传感器并非专门针对小包外观检测而设计，所以很多处理对象需要繁琐的参数設置，同时，系统误检率高、稳定性差[2]。
本文以机器视觉技术为基础，结合机械设计、自动控制、光学、传感器等技术，对高速小包香烟外观质量检测系统的设计展开深入地研究。通过研制该检测系统，提高小包香烟外观质量检测的精度和可靠性，使其能够推广应用到生产之中，以提高香烟产品的外观质量和增强企业的市场竞争力[3]。
1 系统总体设计
本系统基于机器视觉原理，当小包到达检测位光纤传感器时，IO控制板收到香烟到位信号后，一方面控制光源进行频闪，另外一方面将曝光信号发给CCD工业相机，CCD工业相机接到曝光信号后立即启动进行拍照。工控机对图像进行处理以及运算，判断该小包是否有包装质量问题，如有问题，则通过RS232串口通知IO控制板，IO控制板程序将会对该小包进行标记。小包到达剔除位光纤传感器时，IO控制板将收到小包到位信号，然后查看程序是否有剔除标记，如果有，则启动电磁阀，控制电磁阀将小包吹出流水线，若无剔除标记，则顺利通过。触摸液晶屏实时显示小包外观检测状态。图1为高速小包外观质量检测系统总体结构图。
2 系统硬件设计
2.1 图像采集模块
系统采用彩色高分辨率工业CCD相机，该CCD使用千兆以太网接口，现场需要检测烟包的2个侧面，所以需要两台相机。由于小包在皮带上高速运动，采用常规相机拍照会产生大量的残影，所以相机必须采用超高速曝光技术，相机的曝光时间设定为0.1毫秒，从而获得高质量、高清晰度的数字运动图像。
对于光电检测设备，光源无疑是非常重要的。由于小包在皮带机上高速运动，需要进行高速曝光，对光源提出了更高的要求，本系统采用日本NICHIALED光源，该光源具有亮度高、稳定性高、使用寿命长等特点，可以使图像质量保持长期稳定，不需要经常调整。在此基础上，还添加了光源控制器，如果光源强度由于某些原因发生了变化，系统软件能够调节LED光源的发光强度，使之达到清晰拍照的要求[4]。图2为日本NICHIA LED光源。
2组LED光源采用多角度无影灯方式照明，消除了角落阴影以及随机反光现象，避免检测死角的出现，使每一个检测面都清晰可见，可对各种包装材质的小包进行有效检测，包括反光塑面包装、整体镭射包装纸等。
光源工作在频闪状态，可以有效降低工作温度，提高光源的稳定性以及寿命。由于采用了2只LED光源，光源的布置呈逆光状态，如果同时发光会相互影响，大大降低图象质量。因此，该系统采用了分组曝光技术，彻底解决了LED光源之间的相互干扰。
如图3所示，A、B均为LED光源，分别位于条烟的两个端部，CCD1检测左端部的包装质量，CCD2检测右端部的包装质量。采用分组曝光技术，A光源先曝光，同时CCD1工作；隔1毫秒之后，B光源曝光，CCD2工作。光源之间不会造成干扰，提高了图像质量。
2.2 信号处理模块
对射式检测光纤放大器固定在烟包检测位置上，当烟包经过时，传感器发送信号给IO控制板，启动CCD相机进行图像捕捉，并开始进行图像处理。
高压气体喷气控制装置用来将有包装缺陷的小包从流水线上剔除。
反射式光电管传感器固定在小包剔除位置上，当有包装缺陷的小包经过时，该传感器发送信号给IO控制板，IO控制板将启动高速气阀，将小包迅速推出流水线。
IO控制板控制系统中所有的IO点，并通过RS232接口和上位机进行通讯。
二块高性能千兆以太网网卡插在工控机的PCI槽内，将图像通过PCI总线传递给工控机的内存，以供CPU进行图像处理[5]。
2.3 图像处理显示模块
触摸式液晶屏实时显示小包外观检测状态、班次、缺陷数目等信息。
软件运行在高性能MGVC视觉控制器上，作为整个系统的大脑，需要很高的处理速度。相机采集图片直接由千兆以太网传送给控制器，以供CPU进行图像处理。
3 系统软件设计
由德国MVtec公司开发的Halcon，作为一套完善、标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。内涵1000多个独立的函数，外加底层的数据管理核心，缩短了软件开发周期，节约了产品成本[6]。具有快速、精确、鲁棒、全面等特性。 Halcon支持Windows、Linux和Mac OS X等操作系统环境。函数库经编写调试无误以后，可以导出为C、C#、C++、Visual basic和Delphi等多种编程语言。同时可以为大量的图像获取设备提供接口，保证硬件的独立性，也为百余种工业相机和图像采集卡提供接口，例如GenlCam、GigE和IIDC 1394等[7]。
3.1 模板匹配定位
小包要在轨道上快速运动，限位装置不能夹紧，所以小包在运动过程中有一定的抖动，图像中小包的位置也会有一定移动，为了保证各检测工具检测位置的准确性，在烟包图像上选取一个典型的图案作为模板，用模板匹配定位确定小包图像检测点的位置[8]。
模板匹配定位为其他检测工具重新标定位置。如果由于机械原因，图像晃动很大，其他图像对象的检测位置必须随着烟包图像位置的变化而变化，从而避免误检。图案检测对象找到目标图案后，会和原来图案的位置进行比较，确定烟包图像的位移幅度，从而将其他图像对象的检测位置进行跟随调整。
3.2 颜色检测
颜色检测主要用来检测烟包包装时出现的内衬、外翻以及污点等缺陷。一般情况下，包装内衬、外翻主要发生在烟包的边角上，并且这些错误在图像上表现为颜色均值以及方差的剧烈变化。
颜色检测时，虚线框限定了对象的处理范围，通过计算虚框范围内图像色度实际的均值和方差，用实际均值、方差值和标准值进行比较，从而判断是否发生包装质量问题。
3.3检测设置
由于小包的运行速度很快，约为950包/分钟，这就意味着每包烟的软件处理时间最多为35000us，因此要求检测时间低于35000us，保险起见设置低于30000us。
由于模板匹配耗时很大，所以在设置检测点时，模板匹配工具的区域范围不宜过大，同时，颜色检测点的数量不宜过多，防止检测超时，造成漏检。根据图像检测内容的需求，选择合适的形状，可以使检测参数更精确。
3.4 系统界面
本系统人机界面简洁、友好，程序启动后，系统界面如图4所示，分为四大功能区域。
功能面板包含系统所有操作功能，日常维护工作使用“主菜单”下的“牌号管理”、“图像记录”、“工作信息”、“设备参数”、“界面参数”按键即可完成。
图像显示区在系统工作时，显示输送线上小包的实时图像，以及系统对各个图像对象处理识别后的结果，共有2个窗口，分别显示2个相机从不同角度捕获到的烟包图像，每个窗口均可最大化，方便细致观察各烟包图像的缺陷情况。
图像对象面板用于管理和配置图像处理的各种对象，完成软件核心的图像识别功能。上述模板匹配、颜色检测工具即在此处。
运行信息面板显示当前批次的运行信息以及各类计数。
4 系统实验与设备安装
4.1 系统实验
启动检测功能之前，首先进行系统配置。系统对烟包缺陷检测效果的好坏，取决于CCD曝光时间调节和图像处理对象的选取和配置。由于不同牌号的烟包印刷图样以及颜色、位置都有区别，所以针对不同的牌号，系统必须为其配置不同的参数。参数设置完成以后，即可进行检测。图5为系统检测流程。
系统可对8种缺陷进行检测，对采集的图像采用多种算法综合处理，检测准确度与精度非常优秀，对于烂包、错牌号之类的严重缺陷，可以做到100%的剔除，检测速度可达900包/分钟以上。表1为系统可检测缺陷种类与指标，表2为系统检测精度。
4.2设备安装
整机采用模块化设计，视频系统与电控系统整合在一个主机柜内，使得体积大大减小，检测箱安装在跑道上方，几乎不占用操作空间，易于维护，全铝合金外壳，精致美观。图6为设备现场安装图。
5 总结
该高速小包外观质量检测系统基于机器视觉原理，选用稳定的LED光源及高速曝光相机，获得清晰的高速运动烟包图像，通过对图像进行多种算法综合处理，有效定位追踪并识别香烟外观质量缺陷，检测精度可达99%以上，检测速度可达到900包/分钟以上，并实现产品检测状态实时显示和缺陷小包剔除功能。实验表明，该系统稳定可靠性高，适用性强，易于安装维护。
Design of a high-speed cigarette case surface inspection system
LIN Chunrong
（Jiangxi Tobacco Industry Co.， Ltd. Ganzhou Cigarette Factory， Ganzhou341000， China）
Abstract：In order to solve the problems that the high-speed cigarette case surface inspection systems have a high false detection rate， poor stability， complicated operation interface and so on， which now exist in tobacco industry， it designs a new cigarette case surface inspection system. First of all， it carried on the overall system design， and then， selected the hardware equipment needed for the system. In addition， the appearance quality defect of cigarette cases could be identified and tracked by means of various algorithms for image processing. The last was to verify the reliability of online real time detection. It proves that the system is not only appropriate and user-friendly but also stable and easy to maintain.
Keywords：high-speed， cigarette， appearance detection， image processing， accuracy
参考文献：
[1]刘朝营，许自成，闫铁军.机器视觉技术在烟草行业的应用状况[J].中国农业科技导报，2011（04）：79-84.
[2]张立勋，徐邓，郑启旺，张乐年.烟条外观检测主控系统设计[J].电气与自动化，2012，41（2）：174-176.
[3]刘小波，谢志江，许积飚，等.一种小包烟包装质量在线检测仪设计[J].现代科学仪器，2009（06）：39-41.
[4]徐岩，史燕琼.线扫描缺陷检测系统中的LED光源设计[J].光学与光电技术，2011，9（3）：28～30.
[5]宋朝辉，董延杰.基于VC++的串口通信响应时间性能自动化测试工具[J].自动化应用，2015，（05）：44-46.
[6]王大涛.六自由度机械臂无标定视觉仿人智能控制[D].重庆大学，2014.
[7]崔帅锋.基于HALCON软件的单摄像机标定方法研究[J].中国科技信息，2014，（3）：105-108.
[8]曾文艳，王亚刚，蒋念平，等.基于机器视觉的香烟小包装外观质量检测系统[J].信息技术，2014（01）：46-49.
作者简介：林春荣（1974—），男，江西兴国人，江西中烟工业有限责任公司赣州卷煙厂助理工程师，主要从事设备管理及在线检测设备的管理维护工作.
关键词：高速；香烟；外观检测；图像处理；精度
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A
0 引言
现代化卷烟生产中，卷包机的生产速度已达900-1000包/分钟，如此高的速度，已经无法通过人工来检验小包香烟外观包装质量。随着卷烟市场竞争日益激烈，用户和烟厂对香烟的外观包装质量要求越来越高，为防止坏包流入市场，造成不良影响，需要为卷包机安装高速小包香烟外观质量检测装置。
小包香烟外观质量检测主要对生产过程中出现的外观破损、品牌图案缺失、表面污渍、铝箔纸外露等缺陷进行检测。过去主要是通过人工抽检，精度和效率难以保证，漏检可能性极大。随着计算机技术、图像处理技术和硬件系统的迅速发展，机器视觉系统日益完善，能够完成的检测任务越来越复杂，应用领域越来越广泛，如工况监视、成品检验和质量控制等[1]。
目前，应用成像原理对小包外观质量进行检测的产品，在各个烟厂应用已经较为广泛，但这些产品多半是利用国外已有的智能图像传感器进行集成的，界面不够友好，操作较为繁琐，用户很难上手；由于智能图像传感器并非专门针对小包外观检测而设计，所以很多处理对象需要繁琐的参数設置，同时，系统误检率高、稳定性差[2]。
本文以机器视觉技术为基础，结合机械设计、自动控制、光学、传感器等技术，对高速小包香烟外观质量检测系统的设计展开深入地研究。通过研制该检测系统，提高小包香烟外观质量检测的精度和可靠性，使其能够推广应用到生产之中，以提高香烟产品的外观质量和增强企业的市场竞争力[3]。
1 系统总体设计
本系统基于机器视觉原理，当小包到达检测位光纤传感器时，IO控制板收到香烟到位信号后，一方面控制光源进行频闪，另外一方面将曝光信号发给CCD工业相机，CCD工业相机接到曝光信号后立即启动进行拍照。工控机对图像进行处理以及运算，判断该小包是否有包装质量问题，如有问题，则通过RS232串口通知IO控制板，IO控制板程序将会对该小包进行标记。小包到达剔除位光纤传感器时，IO控制板将收到小包到位信号，然后查看程序是否有剔除标记，如果有，则启动电磁阀，控制电磁阀将小包吹出流水线，若无剔除标记，则顺利通过。触摸液晶屏实时显示小包外观检测状态。图1为高速小包外观质量检测系统总体结构图。
2 系统硬件设计
2.1 图像采集模块
系统采用彩色高分辨率工业CCD相机，该CCD使用千兆以太网接口，现场需要检测烟包的2个侧面，所以需要两台相机。由于小包在皮带上高速运动，采用常规相机拍照会产生大量的残影，所以相机必须采用超高速曝光技术，相机的曝光时间设定为0.1毫秒，从而获得高质量、高清晰度的数字运动图像。
对于光电检测设备，光源无疑是非常重要的。由于小包在皮带机上高速运动，需要进行高速曝光，对光源提出了更高的要求，本系统采用日本NICHIALED光源，该光源具有亮度高、稳定性高、使用寿命长等特点，可以使图像质量保持长期稳定，不需要经常调整。在此基础上，还添加了光源控制器，如果光源强度由于某些原因发生了变化，系统软件能够调节LED光源的发光强度，使之达到清晰拍照的要求[4]。图2为日本NICHIA LED光源。
2组LED光源采用多角度无影灯方式照明，消除了角落阴影以及随机反光现象，避免检测死角的出现，使每一个检测面都清晰可见，可对各种包装材质的小包进行有效检测，包括反光塑面包装、整体镭射包装纸等。
光源工作在频闪状态，可以有效降低工作温度，提高光源的稳定性以及寿命。由于采用了2只LED光源，光源的布置呈逆光状态，如果同时发光会相互影响，大大降低图象质量。因此，该系统采用了分组曝光技术，彻底解决了LED光源之间的相互干扰。
如图3所示，A、B均为LED光源，分别位于条烟的两个端部，CCD1检测左端部的包装质量，CCD2检测右端部的包装质量。采用分组曝光技术，A光源先曝光，同时CCD1工作；隔1毫秒之后，B光源曝光，CCD2工作。光源之间不会造成干扰，提高了图像质量。
2.2 信号处理模块
对射式检测光纤放大器固定在烟包检测位置上，当烟包经过时，传感器发送信号给IO控制板，启动CCD相机进行图像捕捉，并开始进行图像处理。
高压气体喷气控制装置用来将有包装缺陷的小包从流水线上剔除。
反射式光电管传感器固定在小包剔除位置上，当有包装缺陷的小包经过时，该传感器发送信号给IO控制板，IO控制板将启动高速气阀，将小包迅速推出流水线。
IO控制板控制系统中所有的IO点，并通过RS232接口和上位机进行通讯。
二块高性能千兆以太网网卡插在工控机的PCI槽内，将图像通过PCI总线传递给工控机的内存，以供CPU进行图像处理[5]。
2.3 图像处理显示模块
触摸式液晶屏实时显示小包外观检测状态、班次、缺陷数目等信息。
软件运行在高性能MGVC视觉控制器上，作为整个系统的大脑，需要很高的处理速度。相机采集图片直接由千兆以太网传送给控制器，以供CPU进行图像处理。
3 系统软件设计
由德国MVtec公司开发的Halcon，作为一套完善、标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。内涵1000多个独立的函数，外加底层的数据管理核心，缩短了软件开发周期，节约了产品成本[6]。具有快速、精确、鲁棒、全面等特性。 Halcon支持Windows、Linux和Mac OS X等操作系统环境。函数库经编写调试无误以后，可以导出为C、C#、C++、Visual basic和Delphi等多种编程语言。同时可以为大量的图像获取设备提供接口，保证硬件的独立性，也为百余种工业相机和图像采集卡提供接口，例如GenlCam、GigE和IIDC 1394等[7]。
3.1 模板匹配定位
小包要在轨道上快速运动，限位装置不能夹紧，所以小包在运动过程中有一定的抖动，图像中小包的位置也会有一定移动，为了保证各检测工具检测位置的准确性，在烟包图像上选取一个典型的图案作为模板，用模板匹配定位确定小包图像检测点的位置[8]。
模板匹配定位为其他检测工具重新标定位置。如果由于机械原因，图像晃动很大，其他图像对象的检测位置必须随着烟包图像位置的变化而变化，从而避免误检。图案检测对象找到目标图案后，会和原来图案的位置进行比较，确定烟包图像的位移幅度，从而将其他图像对象的检测位置进行跟随调整。
3.2 颜色检测
颜色检测主要用来检测烟包包装时出现的内衬、外翻以及污点等缺陷。一般情况下，包装内衬、外翻主要发生在烟包的边角上，并且这些错误在图像上表现为颜色均值以及方差的剧烈变化。
颜色检测时，虚线框限定了对象的处理范围，通过计算虚框范围内图像色度实际的均值和方差，用实际均值、方差值和标准值进行比较，从而判断是否发生包装质量问题。
3.3检测设置
由于小包的运行速度很快，约为950包/分钟，这就意味着每包烟的软件处理时间最多为35000us，因此要求检测时间低于35000us，保险起见设置低于30000us。
由于模板匹配耗时很大，所以在设置检测点时，模板匹配工具的区域范围不宜过大，同时，颜色检测点的数量不宜过多，防止检测超时，造成漏检。根据图像检测内容的需求，选择合适的形状，可以使检测参数更精确。
3.4 系统界面
本系统人机界面简洁、友好，程序启动后，系统界面如图4所示，分为四大功能区域。
功能面板包含系统所有操作功能，日常维护工作使用“主菜单”下的“牌号管理”、“图像记录”、“工作信息”、“设备参数”、“界面参数”按键即可完成。
图像显示区在系统工作时，显示输送线上小包的实时图像，以及系统对各个图像对象处理识别后的结果，共有2个窗口，分别显示2个相机从不同角度捕获到的烟包图像，每个窗口均可最大化，方便细致观察各烟包图像的缺陷情况。
图像对象面板用于管理和配置图像处理的各种对象，完成软件核心的图像识别功能。上述模板匹配、颜色检测工具即在此处。
运行信息面板显示当前批次的运行信息以及各类计数。
4 系统实验与设备安装
4.1 系统实验
启动检测功能之前，首先进行系统配置。系统对烟包缺陷检测效果的好坏，取决于CCD曝光时间调节和图像处理对象的选取和配置。由于不同牌号的烟包印刷图样以及颜色、位置都有区别，所以针对不同的牌号，系统必须为其配置不同的参数。参数设置完成以后，即可进行检测。图5为系统检测流程。
系统可对8种缺陷进行检测，对采集的图像采用多种算法综合处理，检测准确度与精度非常优秀，对于烂包、错牌号之类的严重缺陷，可以做到100%的剔除，检测速度可达900包/分钟以上。表1为系统可检测缺陷种类与指标，表2为系统检测精度。
4.2设备安装
整机采用模块化设计，视频系统与电控系统整合在一个主机柜内，使得体积大大减小，检测箱安装在跑道上方，几乎不占用操作空间，易于维护，全铝合金外壳，精致美观。图6为设备现场安装图。
5 总结
该高速小包外观质量检测系统基于机器视觉原理，选用稳定的LED光源及高速曝光相机，获得清晰的高速运动烟包图像，通过对图像进行多种算法综合处理，有效定位追踪并识别香烟外观质量缺陷，检测精度可达99%以上，检测速度可达到900包/分钟以上，并实现产品检测状态实时显示和缺陷小包剔除功能。实验表明，该系统稳定可靠性高，适用性强，易于安装维护。
Design of a high-speed cigarette case surface inspection system
LIN Chunrong
（Jiangxi Tobacco Industry Co.， Ltd. Ganzhou Cigarette Factory， Ganzhou341000， China）
Abstract：In order to solve the problems that the high-speed cigarette case surface inspection systems have a high false detection rate， poor stability， complicated operation interface and so on， which now exist in tobacco industry， it designs a new cigarette case surface inspection system. First of all， it carried on the overall system design， and then， selected the hardware equipment needed for the system. In addition， the appearance quality defect of cigarette cases could be identified and tracked by means of various algorithms for image processing. The last was to verify the reliability of online real time detection. It proves that the system is not only appropriate and user-friendly but also stable and easy to maintain.
Keywords：high-speed， cigarette， appearance detection， image processing， accuracy
参考文献：
[1]刘朝营，许自成，闫铁军.机器视觉技术在烟草行业的应用状况[J].中国农业科技导报，2011（04）：79-84.
[2]张立勋，徐邓，郑启旺，张乐年.烟条外观检测主控系统设计[J].电气与自动化，2012，41（2）：174-176.
[3]刘小波，谢志江，许积飚，等.一种小包烟包装质量在线检测仪设计[J].现代科学仪器，2009（06）：39-41.
[4]徐岩，史燕琼.线扫描缺陷检测系统中的LED光源设计[J].光学与光电技术，2011，9（3）：28～30.
[5]宋朝辉，董延杰.基于VC++的串口通信响应时间性能自动化测试工具[J].自动化应用，2015，（05）：44-46.
[6]王大涛.六自由度机械臂无标定视觉仿人智能控制[D].重庆大学，2014.
[7]崔帅锋.基于HALCON软件的单摄像机标定方法研究[J].中国科技信息，2014，（3）：105-108.
[8]曾文艳，王亚刚，蒋念平，等.基于机器视觉的香烟小包装外观质量检测系统[J].信息技术，2014（01）：46-49.
作者简介：林春荣（1974—），男，江西兴国人，江西中烟工业有限责任公司赣州卷煙厂助理工程师，主要从事设备管理及在线检测设备的管理维护工作.