CN104655652A - 基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除*** - Google Patents
基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN104655652A CN104655652A CN201310614198.8A CN201310614198A CN104655652A CN 104655652 A CN104655652 A CN 104655652A CN 201310614198 A CN201310614198 A CN 201310614198A CN 104655652 A CN104655652 A CN 104655652A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- sorting
- processing module
- machine vision
- industrial camera
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Manufacturing Of Cigar And Cigarette Tobacco (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***,属于自动控制技术领域。本发明的基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***,其特征在于:包括ARM控制器(1)、信号处理模块(2)、电源模块(3)、***复位模块(4)、气动电磁阀(5)、键盘输入模块(6)、显示模块(7)、分拣剔除执行单元(8)、图像采集卡(9)、图像预处理模块(10)、CCD工业相机(11)、待测烟叶(12)、LED光照射模块(13)。本发明与现有技术相比:具有***结构简单、安装与调试方便、***可靠性高、测量精度高、功耗低、易于普及推广、维修方便等优点。
Description
技术领域
本发明属于自动控制技术领域,更具体的说,属一种基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***。
背景技术
今年来,随着卷烟产品加工的自动化程度不断提高,其加工流程也越来越成熟和规范。主要由制丝(原料加工)、卷接(卷制成型)、包装(包装成品)三个主要过程组成。而作为卷烟生产主要原料的烟叶,在其收割、初烤、收购、包装运输、打叶复烤等一系列前置加工程序中难免会混入一些杂物,如采用肉眼识别、人工分拣则会明显影响作业效率。与此同时,鉴于整个卷烟生产过程高速、自动化、大批量的特点,人工进行缺陷检测和剔除,也无法与高速运转的生产线相匹配。早期人们采用金属探测仪,随着检测技术的不断进步,逐渐发展为基于机器视觉的检测***。
上世纪80年代后期,美国首先将计算机图像分析技术应用于烟叶的品质检测与分级,进入90年代,里茨玛公司和SRC Vision公司先后开发出烟叶杂物剔除***。它由彩色图像处理***、快速响应的气动剔除单元和专用软件组成,可用于剔除烟叶和烟梗中的杂物。此后,机器视觉在烟草行业的应用逐步进入实用阶段,然而由于国内烟草业工艺标准与外国有明显差异,且外国检测***价格较高,难以将其直接应用在国内生产线。
发明内容
本发明为了有效地解决以上技术问题,给出了一种基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***。本发明给出的基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***,其功能与技术特征面向中国烟草市场,能够实现提高作业效率、适应烟草加工业自动化运作的需求。
本发明的一种基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***,其特征在于:包括ARM控制器、信号处理模块、电源模块、***复位模块、气动电磁阀、键盘输入模块、显示模块、分拣剔除执行单元、图像采集卡、图像预处理模块、CCD工业相机、待测烟叶、LED光照射模块;其中:
所述ARM控制器分别与所述信号处理模块、所述电源模块、所述***复位模块、所述气动电磁阀、所述键盘输入模块、所述显示模块相连,所述分拣剔除执行单元与所述气动电磁阀相连,所述图像采集卡分别与所述信号处理模块、所述图像预处理模块相连,所述图像预处理模块分别与所述图像采集卡、所述CCD工业相机相连,所述CCD工业相机分别与所述图像预处理模块、所述待测烟叶相连,所述待测烟叶分别与所述CCD工业相机、所述LED光照射模块相连。
本发明与现有技术相比:具有***结构简单、安装与调试方便、***可靠性高、测量精度高、功耗低、易于普及推广、维修方便等优点。
附图说明
附图1是本发明基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***的结构示意图。
具体实施方式
图1是本发明基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***的结构示意图,基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***包括ARM控制器1、信号处理模块2、电源模块3、***复位模块4、气动电磁阀5、键盘输入模块6、显示模块7、分拣剔除执行单元8、图像采集卡9、图像预处理模块10、CCD工业相机11、待测烟叶12、LED光照射模块13;其中:
所述ARM控制器1分别与所述信号处理模块2、所述电源模块3、所述***复位模块4、所述气动电磁阀5、所述键盘输入模块6、所述显示模块7相连,所述分拣剔除执行单元8与所述气动电磁阀5相连,所述图像采集卡9分别与所述信号处理模块2、所述图像预处理模块10相连,所述图像预处理模块10分别与所述图像采集卡9、所述CCD工业相机11相连,所述CCD工业相机11分别与所述图像预处理模块10、所述待测烟叶12相连,所述待测烟叶12分别与所述CCD工业相机11、所述LED光照射模块13相连。
Claims (1)
1.一种基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除***,其特征在于:包括ARM控制器(1)、信号处理模块(2)、电源模块(3)、***复位模块(4)、气动电磁阀(5)、键盘输入模块(6)、显示模块(7)、分拣剔除执行单元(8)、图像采集卡(9)、图像预处理模块(10)、CCD工业相机(11)、待测烟叶(12)、LED光照射模块(13);其中:
所述ARM控制器(1)分别与所述信号处理模块(2)、所述电源模块(3)、所述***复位模块(4)、所述气动电磁阀(5)、所述键盘输入模块(6)、所述显示模块(7)相连,所述分拣剔除执行单元(8)与所述气动电磁阀(5)相连,所述图像采集卡(9)分别与所述信号处理模块(2)、所述图像预处理模块(10)相连,所述图像预处理模块(10)分别与所述图像采集卡(9)、所述CCD工业相机(11)相连,所述CCD工业相机(11)分别与所述图像预处理模块(10)、所述待测烟叶(12)相连,所述待测烟叶(12)分别与所述CCD工业相机(11)、所述LED光照射模块(13)相连。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310614198.8A CN104655652A (zh) | 2013-11-25 | 2013-11-25 | 基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310614198.8A CN104655652A (zh) | 2013-11-25 | 2013-11-25 | 基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104655652A true CN104655652A (zh) | 2015-05-27 |
Family
ID=53247035
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201310614198.8A Pending CN104655652A (zh) | 2013-11-25 | 2013-11-25 | 基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104655652A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105855171A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-08-17 | 江苏恒森烟草机械有限公司 | 一种风送下落式除杂装置及烟草除杂方法 |
CN109297969A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-02-01 | 上海庚葵贸易有限公司 | 一种烟叶流水线杂质检测方法及*** |
CN109625460A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-16 | 湖北中烟工业有限责任公司 | 一种烟叶原料质量在线监视装置及其监视方法 |
CN113533349A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-10-22 | 吴玉生 | 一种智能化烟丝杂质自动检测和剔除*** |
-
2013
- 2013-11-25 CN CN201310614198.8A patent/CN104655652A/zh active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105855171A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-08-17 | 江苏恒森烟草机械有限公司 | 一种风送下落式除杂装置及烟草除杂方法 |
CN109625460A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-16 | 湖北中烟工业有限责任公司 | 一种烟叶原料质量在线监视装置及其监视方法 |
CN109297969A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-02-01 | 上海庚葵贸易有限公司 | 一种烟叶流水线杂质检测方法及*** |
CN113533349A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-10-22 | 吴玉生 | 一种智能化烟丝杂质自动检测和剔除*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104655652A (zh) | 基于机器视觉的烟草杂质分拣剔除*** | |
CN101920245A (zh) | 基于可见近红外光谱的水果糖酸度在线检测与分选生产线 | |
CN104574389A (zh) | 基于彩色机器视觉的电池片色差分选控制方法 | |
CN102539442A (zh) | 一种冷镦产品在线视觉检测*** | |
CN103406279A (zh) | 三摄像头视觉智能检测水果装置 | |
CN104458750A (zh) | 一种基于机器视觉的铝型材表面缺陷自动检测设备 | |
CN102034098A (zh) | 螺钉自动分类***以及螺钉自动分类方法 | |
CN101493425B (zh) | 微观表面缺陷全自动紫外光学检测方法及其*** | |
CN103760166A (zh) | 一种烤烟外观信息采集装置 | |
CN108273769A (zh) | 一种基于机器视觉技术的产品表面质量检测*** | |
CN202074946U (zh) | 一种烟盒外观检测设备 | |
CN102181514A (zh) | 快速无损伤检测冷却肉菌落总数的方法 | |
CN205008255U (zh) | 一种轴承在线自动检测*** | |
CN203470352U (zh) | 三摄像头视觉智能检测水果装置 | |
CN204044579U (zh) | 大米色选机无故障工作时间试验监控装置 | |
CN203219583U (zh) | 一种新型机器视觉光源控制*** | |
KR102452036B1 (ko) | 청과물 내부 품질 검사를 위한 집광 장치 및 집광 장치를 포함하는 시스템 및 그 사용 방법 | |
Huaiyuan et al. | The detection system for pharmaceutical bottle-packaging constructed by machine vision technology | |
CN204247546U (zh) | 一种在线检测倒瓶与处理装置 | |
CN204758496U (zh) | 环形磁芯端面视觉检测机 | |
CN203337550U (zh) | 多光谱在线快速无损检测羊肉品质的装置 | |
CN104655634A (zh) | 基于机器视觉的烟草条包外观检测*** | |
CN203894177U (zh) | 一种基于机器视觉的壁纸缺陷自动检测装置 | |
CN205581025U (zh) | 一种精刨竹条视觉分拣分级检测*** | |
CN104655625A (zh) | 基于机器视觉的淡水鱼品种识别*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20150527 |