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摘 要：就当前而言，GDX2包装机内包质量主要依赖人为检测，工人的熟练程度和判断没有一个统一的标准，对后续工作产生了一定的影响，为了有效改善这一问题，笔者尝试在GD包装机内包检测中应用基恩士机器视觉系统，智能学习标准样品，并对内包外观上的缺陷进行在线检测，从而实现对卷烟小盒内包装质量的全面检测。
关键词：机器视觉系统;GDX2包装机;内包检测
在当前卷烟行业设备技术快速发展的背景下，卷烟生产过程中的操作难度逐渐下降，但此时也出现了一个全新的问题，高效运行的设备与低效率的人工检测相矛盾，制约了我们需要的“又快又好”。在这种情况下，很多卷烟厂为了提升设备的综合效率、同时保证质量的可靠，都将机器视觉检测系统利用起来，确保设备可靠运行，提升企业的经济效益。因此，本文就对机器视觉系统在GDX2包装机内包检测中的应用进行了深入研究。
1基恩士机器视觉系统的工作原理
基恩士机器视觉系统主要是通过CCD相机对需要检测的烟包面进行图像采集，根据包装机编码器的角度值触发拍摄图像，图像处理单元主要根据像素的分布和亮度等信息，通过良品学习检测瑕疵情况，其中的黑白面积就可以检测出有无瑕疵，然后根据辨别以及区域像素值等算法，对烟包图像展开深入的分析[1]。在此过程中，一旦发现其中的任何一个图像参数超出了预设的范围，就表明烟包表面存在缺陷，此时就需要及时做出控制信号，当不合格的烟包通过GD包装机8号轮时，将其剔除;系统显示器会实时显示相应的图像以及检测结果，统计相关数据信息。基恩士机器视觉系统如图1所示。
2应用效果
就当前烟草行业使用的主流硬盒GDX2包装机而言，相关检测功能还不够完善，只能对卷烟小盒内包装的内衬纸偏移、缺失以及内框纸的残缺情况进行检测;而实际工作中由于原辅材料、机械振动等原因导致的内衬纸褶皱、破损等情况不能得到有效的检测。基于这一问题，将基恩士机器视觉系统应用到卷烟小盒内包缺陷的检测上，具体效果如下。
2.1机器视觉系统在卷烟内衬纸缺陷检测中的应用
深入分析，机器视觉系统在卷烟内衬纸上的应用主要在3轮，如图2中（2）位置。在检测内衬纸的破损情况、严重褶皱以及特殊产品的LOGO上有着较好的效果。
在实际检测中，由于内衬纸存在着不同的质量缺陷，在检测时需要设定5各不同的检测口，在注册图像之后，对其检测范围进行调整，此时，如果轻微的质量不良情况被判为不合格，则需要根据实际情况适当调高判定条件的上限，或者也可以对滤波器中二值化的下限值进行调整，适当调高;而当情况相反时，则需要做出相反的调整。这样，就可以有效检测出内衬纸正面和反面的破损、严重褶皱等质量上的缺陷。
当生产设备处于不稳定的状态时，内衬纸就会出现轻微的不平整情况，反光情况凸显，此时，可以对设备的运行条件进行设定，减少设备的干扰。
2.2机器视觉系统在卷烟内框纸缺陷检测中的应用
基恩士机器视觉系统在检测卷烟内框纸的缺陷时主要集中在5轮上，如图2中（1）位置，可以有效检测出内的框纸缺失、脏污以及破损情况，而且，也能将内框纸位置的偏移检测出来。
对于内框纸中存在的质量问题，在进行检测时可设定7个检测口，以此分别开展内框纸脏污、破损、位移情况的检测;内框纸上下位置的偏移、左右的歪斜;内框纸左右耳朵的位置;左右耳朵的破损情况和偏移角度;上边缘的撕裂情况;表面脏污和撕裂;5轮处有无产品等。检测调整方法与内衬纸的调整方法相同。
2.3检测效果测试
在确定应用目标并调整相关参数之后，根据质量要求制作存在质量缺陷的烟包，并对该设备进行2周的测试，每次测试20盒烟包，具体结果如表1.
此外，为了进一步检测设备的剔除精度，笔者还对不同类型检测中剔除的数量进行了统计，如表2。其中，剔除的数量主要是由设备自动系统统计得出的，所有产品在经过设备检测后，都需要展开二次人工检查，这样可以有效避免误检情况。
测试结果：当设备在每分钟生产400包烟包的状态下，经过一个月的测试，系统在检测各类型的缺陷烟包时，最终检测的准确率最低为93%，系统运行良好。
在烟包测试过程中，检测误差相对较小，而且，误差控制范围也可以进行随意的调节，可以很好的满足卷烟小盒内包的质量控制要求。
3结果和讨论
（1）将基恩士机器视觉系统应用到GD卷烟包装机的实际生产过程中，卷烟小盒内包装质量可以得到有效的检测，而且，相关操作人员也能实时查看内包检测的实际情况和剔除情况，工作流程简化，工作效率得到提升[2]。
（2）将基恩士机器视觉系统应用到GDX2包装机上，可以在很大程度上降低GD包装机对人为干预质量的依赖性，相关操作人员的工作量有效减少，并且也能在一定程度上提升工程师和相关维修人员分析、判断和解决问题的能力和效率，设备性能得以保证，可展开进一步的推广。
参考文献：
[1]孟庆涛.机器视觉系统在GDX2包装机内包检测上的应用[J].设备管理与维修，2020（07）：122-124.
[2]罗彩丽.GDX2包装机组CH小包透明纸检测系统的设计应用[J].烟草科技，2013（03）：25-26+30.
（貴州中烟工业有限责任公司 554300）
关键词：机器视觉系统;GDX2包装机;内包检测
在当前卷烟行业设备技术快速发展的背景下，卷烟生产过程中的操作难度逐渐下降，但此时也出现了一个全新的问题，高效运行的设备与低效率的人工检测相矛盾，制约了我们需要的“又快又好”。在这种情况下，很多卷烟厂为了提升设备的综合效率、同时保证质量的可靠，都将机器视觉检测系统利用起来，确保设备可靠运行，提升企业的经济效益。因此，本文就对机器视觉系统在GDX2包装机内包检测中的应用进行了深入研究。
1基恩士机器视觉系统的工作原理
基恩士机器视觉系统主要是通过CCD相机对需要检测的烟包面进行图像采集，根据包装机编码器的角度值触发拍摄图像，图像处理单元主要根据像素的分布和亮度等信息，通过良品学习检测瑕疵情况，其中的黑白面积就可以检测出有无瑕疵，然后根据辨别以及区域像素值等算法，对烟包图像展开深入的分析[1]。在此过程中，一旦发现其中的任何一个图像参数超出了预设的范围，就表明烟包表面存在缺陷，此时就需要及时做出控制信号，当不合格的烟包通过GD包装机8号轮时，将其剔除;系统显示器会实时显示相应的图像以及检测结果，统计相关数据信息。基恩士机器视觉系统如图1所示。
2应用效果
就当前烟草行业使用的主流硬盒GDX2包装机而言，相关检测功能还不够完善，只能对卷烟小盒内包装的内衬纸偏移、缺失以及内框纸的残缺情况进行检测;而实际工作中由于原辅材料、机械振动等原因导致的内衬纸褶皱、破损等情况不能得到有效的检测。基于这一问题，将基恩士机器视觉系统应用到卷烟小盒内包缺陷的检测上，具体效果如下。
2.1机器视觉系统在卷烟内衬纸缺陷检测中的应用
深入分析，机器视觉系统在卷烟内衬纸上的应用主要在3轮，如图2中（2）位置。在检测内衬纸的破损情况、严重褶皱以及特殊产品的LOGO上有着较好的效果。
在实际检测中，由于内衬纸存在着不同的质量缺陷，在检测时需要设定5各不同的检测口，在注册图像之后，对其检测范围进行调整，此时，如果轻微的质量不良情况被判为不合格，则需要根据实际情况适当调高判定条件的上限，或者也可以对滤波器中二值化的下限值进行调整，适当调高;而当情况相反时，则需要做出相反的调整。这样，就可以有效检测出内衬纸正面和反面的破损、严重褶皱等质量上的缺陷。
当生产设备处于不稳定的状态时，内衬纸就会出现轻微的不平整情况，反光情况凸显，此时，可以对设备的运行条件进行设定，减少设备的干扰。
2.2机器视觉系统在卷烟内框纸缺陷检测中的应用
基恩士机器视觉系统在检测卷烟内框纸的缺陷时主要集中在5轮上，如图2中（1）位置，可以有效检测出内的框纸缺失、脏污以及破损情况，而且，也能将内框纸位置的偏移检测出来。
对于内框纸中存在的质量问题，在进行检测时可设定7个检测口，以此分别开展内框纸脏污、破损、位移情况的检测;内框纸上下位置的偏移、左右的歪斜;内框纸左右耳朵的位置;左右耳朵的破损情况和偏移角度;上边缘的撕裂情况;表面脏污和撕裂;5轮处有无产品等。检测调整方法与内衬纸的调整方法相同。
2.3检测效果测试
在确定应用目标并调整相关参数之后，根据质量要求制作存在质量缺陷的烟包，并对该设备进行2周的测试，每次测试20盒烟包，具体结果如表1.
此外，为了进一步检测设备的剔除精度，笔者还对不同类型检测中剔除的数量进行了统计，如表2。其中，剔除的数量主要是由设备自动系统统计得出的，所有产品在经过设备检测后，都需要展开二次人工检查，这样可以有效避免误检情况。
测试结果：当设备在每分钟生产400包烟包的状态下，经过一个月的测试，系统在检测各类型的缺陷烟包时，最终检测的准确率最低为93%，系统运行良好。
在烟包测试过程中，检测误差相对较小，而且，误差控制范围也可以进行随意的调节，可以很好的满足卷烟小盒内包的质量控制要求。
3结果和讨论
（1）将基恩士机器视觉系统应用到GD卷烟包装机的实际生产过程中，卷烟小盒内包装质量可以得到有效的检测，而且，相关操作人员也能实时查看内包检测的实际情况和剔除情况，工作流程简化，工作效率得到提升[2]。
（2）将基恩士机器视觉系统应用到GDX2包装机上，可以在很大程度上降低GD包装机对人为干预质量的依赖性，相关操作人员的工作量有效减少，并且也能在一定程度上提升工程师和相关维修人员分析、判断和解决问题的能力和效率，设备性能得以保证，可展开进一步的推广。
参考文献：
[1]孟庆涛.机器视觉系统在GDX2包装机内包检测上的应用[J].设备管理与维修，2020（07）：122-124.
[2]罗彩丽.GDX2包装机组CH小包透明纸检测系统的设计应用[J].烟草科技，2013（03）：25-26+30.
（貴州中烟工业有限责任公司 554300）