杨胜坤

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。……