煙草行業(yè)擁有復(fù)雜、完整的生產(chǎn)工藝：煙葉初烤-打葉復(fù)烤-煙葉發(fā)酵-卷煙配方-卷煙制絲-煙支制卷-卷煙包裝（見(jiàn)圖1）。歷經(jīng)多年發(fā)展，自動(dòng)化水平已達(dá)較高水準(zhǔn)，但隨著卷煙產(chǎn)品高端向上的品質(zhì)策略及個(gè)性化新SKU數(shù)量的持續(xù)快速增長(zhǎng)，客觀存在識(shí)別能力、識(shí)別速度、剔除率/識(shí)別率日益增長(zhǎng)的視覺(jué)檢測(cè)需求與能力簡(jiǎn)單、效率一般、識(shí)別準(zhǔn)確率有限的傳統(tǒng)2D機(jī)器視覺(jué)之間的矛盾，此矛盾貫穿卷煙生產(chǎn)工藝全過(guò)程。

圖1   打葉復(fù)烤流水生產(chǎn)線

富煌君達(dá)為煙草行業(yè)量身打造的千眼狼高速視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，融入基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模塊，具有智能、可擴(kuò)展性、高效、高準(zhǔn)確率等特點(diǎn)，具體可應(yīng)用至“打葉復(fù)烤工藝雜質(zhì)視覺(jué)檢測(cè)”、“成品煙質(zhì)量檢測(cè)”、“包裝外觀質(zhì)量檢測(cè)”等多個(gè)子領(lǐng)域中（見(jiàn)圖2-4）。

1打葉復(fù)烤工藝關(guān)鍵是其雜質(zhì)檢測(cè)剔除裝置（見(jiàn)圖5），對(duì)可能混雜在煙草中的各類異物進(jìn)行剔除，如麻繩、橡膠、塑料薄膜、雞毛、紙片、布標(biāo)、霉變煙葉等，千眼狼高速視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)嵌入了關(guān)鍵的深度學(xué)習(xí)模塊，采用BP、SGD網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，基于針對(duì)異物采集的數(shù)萬(wàn)張圖片，訓(xùn)練過(guò)程按訓(xùn)練-驗(yàn)證-測(cè)試三大子集層層遞進(jìn)。通過(guò)10~15次的迭代訓(xùn)練，建立可備份、可遷移的模型（見(jiàn)圖6），實(shí)現(xiàn)高達(dá)96%的剔除效率。

圖5 集成深度學(xué)習(xí)模塊的雜質(zhì)檢測(cè)剔除裝置

圖6深度學(xué)習(xí)過(guò)程

2成品煙質(zhì)量檢測(cè)分外觀（見(jiàn)圖7）與內(nèi)部質(zhì)量檢測(cè)（見(jiàn)圖8）。采用千眼狼高速攝像機(jī)5F10，核心參數(shù)1280×860@1000 fps，可實(shí)現(xiàn)800支/秒的檢測(cè)效率，用于可見(jiàn)污跡（雜物、粘膠、黃斑、油漬）、鋼印缺陷、褶皺等外觀缺陷。

圖7 成品煙外觀質(zhì)量檢測(cè)

內(nèi)部質(zhì)量檢測(cè)主要針對(duì)過(guò)濾嘴中各種口味的爆珠，因外部無(wú)法形成檢測(cè)，千眼狼高速視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)集成了X光檢測(cè)儀對(duì)過(guò)濾嘴的位置長(zhǎng)度、間距、不同結(jié)構(gòu)間間隙進(jìn)行檢測(cè)（見(jiàn)圖8），精度可達(dá)0.3mm。對(duì)不符合要求的過(guò)濾嘴做下線處理。

圖8 對(duì)過(guò)濾嘴質(zhì)量檢測(cè)

3成品煙包裝質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用，以單包為例，針對(duì)商標(biāo)、頂部圖案是否漏印，方向及位置是否正確，內(nèi)包裝和外包裝的相關(guān)位置檢測(cè)需求，亦融入深度需學(xué)習(xí)模塊，對(duì)煙包的前、后、左、右、頂五個(gè)面進(jìn)行圖像捕捉與特征標(biāo)注，然后利用定位分析“軟傳感器（spectation）”功能鎖定軟包的邊緣，根據(jù)確定邊緣后的實(shí)際位置執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)。