CN113281115A - 一种烟叶智能剪切的控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种烟叶智能剪切的控制方法，包括：通过工业相机对待剪切烟叶进行图像采集，并根据烟叶图像进行图像识别以提取烟叶形状、烟叶尺寸及烟叶位置；获取剪切图形，并根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸对所述烟叶图像进行剪切排版设计；剪切机床根据所述剪切排版设计和所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切，并在剪切后将烟叶自动传送至分拣区域。本发明能解决现有烟叶剪切采用人工操作存在剪切精度和工作效率低的问题，能提高烟叶剪切的智能性和工作效率，降低生产成本。

Description

一种烟叶智能剪切的控制方法
技术领域
本发明涉及卷烟生产技术领域，尤其涉及一种烟叶智能剪切的控制方法。
背景技术
烟叶物理特性不仅与烟叶内在质量密切相关，同时还能体现烟叶加工性能，可直接影响卷烟制造过程、产品风格、成本及其它经济因素。近年来，随着卷烟加工工艺水平的不断提高，行业对烟叶物理特性方面的研究开展了大量的研究工作。为了研究对烟叶不同形状对烟叶自身特性的影响，常对烟叶进行不同形状剪切，如果采用人工进行剪切，由于受到人为主观因素的影响，烟叶的剪切精度和工作效率低，可能会造成研究结果不理想的问题。
发明内容
本发明提供一种烟叶智能剪切的控制方法，解决现有烟叶剪切采用人工操作存在剪切精度和工作效率低的问题，能提高烟叶剪切的智能性和工作效率，降低生产成本。
为实现以上目的，本发明提供以下技术方案：
一种烟叶智能剪切的控制方法，包括：
通过工业相机对待剪切烟叶进行图像采集，并根据烟叶图像进行图像识别以提取烟叶形状、烟叶尺寸及烟叶位置；
获取剪切图形，并根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸对所述烟叶图像进行剪切排版设计；
剪切机床根据所述剪切排版设计和所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切，并在剪切后将烟叶自动传送至分拣区域。
优选的，还包括：
对分拣区域内的烟叶进行拍照，并根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，以确定烟梗或余料的视觉坐标；
将烟梗或余料的所述视觉坐标发送给分拣机器人，使所述分拣机器人将烟梗分拣夹出。
优选的，所述根据烟叶图像进行图像识别，包括：
对烟叶图像进行图像预处理，以提高图像质量，所述图像预处理包括：阴影校正、灰度校正、噪声过滤和图像增强；
获取烟叶图像各个像素点对应的灰度值，以形成烟叶的灰度图像，并根据所述灰度图像对烟叶进行形状和材料识别。
优选的，所述根据烟叶图像进行图像识别，还包括：
根据所述烟叶图像对待剪切烟叶进行位置定位，并根据定位坐标确定烟叶的三维坐标。
优选的，所述根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸对所述烟叶图像进行剪切排版设计，包括：
根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸确定烟叶的可切割目标区域，并在所述目标区域中按所述剪切图形进行图形位置排版；
根据所述图形位置排版确定剪切路径图，以使剪切机床按所述剪切路径图进行烟叶剪切。
优选的，所述剪切机床根据所述剪切排版设计和所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切，包括：
所述剪切机床根据所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切定位，并打开所述剪切机床的吸风装置，将烟叶吸附在切割工作区域内；
所述剪切机床根据所述剪切排版设计得到所述剪切路径图，并控制刀具按所述剪切路径图对烟叶进行图形切割。
优选的，所述根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，包括：
对所述烟叶照片进行斑点检测，以找出和周围区域特性不同的斑点区域，所述区域特性包括：光亮度、颜色和灰度；
对所述斑点区域进行形状和色度识别，以确定所述斑点区域是否为烟梗或余料。
优选的，所述根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，还包括：
对分拣区域内的烟叶进行位置定位，并根据烟叶照片得到所述斑点区域的形心坐标，进而根据所述形心坐标确定烟梗或余料的视觉坐标。
优选的，还包括：
根据所述烟叶图像对烟叶进行完备性检验，如果烟叶存在不完备或缺失，则进行烟叶完备性不足报警，并将烟叶传送到分拣区域后控制所述分拣机器人分拣夹出；
根据所述烟叶图像对烟叶进行表面检验，如果烟叶表面存在损伤缺陷，则将烟叶的损伤区域进行标记定位，并在所述剪切图形排版时避开所述损伤区域。
优选的，还包括：
根据所述烟叶图像对烟叶进行形状检验，如果所述剪切图形的尺寸大于所述烟叶尺寸，则进行烟叶尺寸过小报警，并将烟叶传送到分拣区域后控制所述分拣机器人分拣夹出。
本发明提供一种烟叶智能剪切的控制方法，通过工业相机对烟叶进行图像采集，并根据烟叶图像对剪切图形进行自动排版，使剪切机床按照剪切排版设计和烟叶位置对烟叶进行剪切。解决现有烟叶剪切采用人工操作存在剪切精度和工作效率低的问题，能提高烟叶剪切的智能性和工作效率，降低生产成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的具体实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明提供的一种烟叶智能剪切的控制方法示意图。
图2是本发明提供的一种烟叶智能剪切装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。
针对当前对烟叶进行不同形状剪切，由于受到人为主观因素的影响，烟叶的剪切精度和工作效率低，可能会造成研究结果不理想的问题。本发明提供一种烟叶智能剪切的控制方法，通过工业相机对烟叶进行图像采集，并根据烟叶图像对剪切图形进行自动排版，使剪切机床按照剪切排版设计和烟叶位置对烟叶进行剪切。解决现有烟叶剪切采用人工操作存在剪切精度和工作效率低的问题，能提高烟叶剪切和分拣的工作效率，降低生产成本。
如图1所示，一种烟叶智能剪切的控制方法，包括：
S1：通过工业相机对待剪切烟叶进行图像采集，并根据烟叶图像进行图像识别以提取烟叶形状、烟叶尺寸及烟叶位置。
S2：获取剪切图形，并根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸对所述烟叶图像进行剪切排版设计。
S3：剪切机床根据所述剪切排版设计和所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切，并在剪切后将烟叶自动传送至分拣区域。
具体地，如图2所示，剪切设备包括：剪切机床1、工业相机2、工控机3、分拣相机4和分拣机器人5。在剪切时，将材料放置在剪切机床待剪切区域，通过工控机打开工业相机对需要剪切的烟叶材料拍摄定位，并得到烟叶图像。对烟叶图像进行图像识别，以得到烟叶形状、烟叶尺寸及烟叶位置。拍摄完成后可通过工控机的图形排版软件进行绘制所需要的剪切图形，并设置需要裁切数量，对烟叶图像进行剪切图形的排版设计，最后导出剪切排版设计文件到剪切机床，使剪切机床按剪切排版设计以对烟叶进行切割。本方法通过烟叶进行图像采集，并根据烟叶图像和剪切图形进行剪切排版设计，进而使剪切机床根据剪切排版设计进行剪切，该方法能提高烟叶剪切的智能性和工作效率，降低生产成本。
该方法还包括：
S4：对分拣区域内的烟叶进行拍照，并根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，以确定烟梗或余料的视觉坐标。
S5：将烟梗或余料的所述视觉坐标发送给分拣机器人，使所述分拣机器人将烟梗分拣夹出。
具体地，切割完成后，机床会自动将切割好的烟叶传送到分拣区，通过分拣相机对烟叶进行拍照定位，以确定烟梗或余料的视觉坐标，将视觉坐标发送至分拣机器人以将废料或烟梗分拣出至废料箱，然后剪切好的所需叶片自动传送到成品箱。
进一步，所述根据烟叶图像进行图像识别，包括：
对烟叶图像进行图像预处理，以提高图像质量，所述图像预处理包括：阴影校正、灰度校正、噪声过滤和图像增强。
获取烟叶图像各个像素点对应的灰度值，以形成烟叶的灰度图像，并根据所述灰度图像对烟叶进行形状和材料识别。
在实际应用中，图像预处理的作用是改进图像质量，以便进行图像识别。可包括以下几个步骤：①阴影校正,即对景物上不均匀的照明进行平滑补偿。②灰度校正，即将输入的灰度值进行线性或非线性的变换以求改进图像质量。③噪声过滤，通常采用低(频)通(过)运算器抑制噪声。④图像增强，即图像轮廓增强，采用高(频)通(过)运算器。
另一方面，图像预处理还在于对图像进行数据压缩，可将烟叶图像转换成灰度图像，进一步，可获取图像灰度的阈值，将烟叶图像转换为二值图像，二值图像还可进一步压缩，进而根据二值图像对烟叶的形状和尺寸进行识别。
更进一步，所述根据烟叶图像进行图像识别，还包括：根据所述烟叶图像对待剪切烟叶进行位置定位，并根据定位坐标确定烟叶的三维坐标。
在实际应用中，烟叶的位置定位，首先选取剪切区域的设定点作为定位基准点，然后根据烟叶与定位基准点的相对位置确定烟叶的视觉坐标，该视觉坐标为三维坐标。剪切机床根据烟叶的三维坐标确定烟叶位置，进而根据烟叶位置进行剪切。
所述根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸对所述烟叶图像进行剪切排版设计，包括：
根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸确定烟叶的可切割目标区域，并在所述目标区域中按所述剪切图形进行图形位置排版。根据所述图形位置排版确定剪切路径图，以使剪切机床按所述剪切路径图进行烟叶剪切。
进一步，所述剪切机床根据所述剪切排版设计和所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切，包括：
所述剪切机床根据所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切定位，并打开所述剪切机床的吸风装置，将烟叶吸附在切割工作区域内。
所述剪切机床根据所述剪切排版设计得到所述剪切路径图，并控制刀具按所述剪切路径图对烟叶进行图形切割。
在实际应用中，剪切机床上设有吸风风机，在吸风风机运行使，使剪切机床的剪切平台形成负压吸附力，将烟叶紧紧吸附在剪切工作区域内，以进行切割作业。剪切机床根据接收到的剪切路径图控制刀具对烟叶进行图形切割，刀具可采用震动刀或圆刀。
所述根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，包括：
对所述烟叶照片进行斑点检测，以找出和周围区域特性不同的斑点区域，所述区域特性包括：光亮度、颜色和灰度。
对所述斑点区域进行形状和色度识别，以确定所述斑点区域是否为烟梗或余料。
具体地，斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域，这些特性包括光照或颜色等。斑点检测能够完整的刻画像素所在区域信息，获得的局部区域特征以便准确得到需要分拣出的烟梗位置及形状信息，进而将位置信息发送给分拣机器人进行抓取分拣。斑点检测可采用局部极值方法，该方法主要是在找出函数的局部极值，以实现斑点检测。
进一步，所述根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，还包括：对分拣区域内的烟叶进行位置定位，并根据烟叶照片得到所述斑点区域的形心坐标，进而根据所述形心坐标确定烟梗或余料的视觉坐标。
具体地，通过得到每个斑点区域的形心坐标，在斑点区域被判定为烟梗或余料时，根据形心坐标计算出烟梗或余料的视觉三维坐标，以使分拣机器人进行精确分拣。
该方法还包括：
S6：根据所述烟叶图像对烟叶进行完备性检验，如果烟叶存在不完备或缺失，则进行烟叶完备性不足报警，并将烟叶传送到分拣区域后控制所述分拣机器人分拣夹出。
S7：根据所述烟叶图像对烟叶进行表面检验，如果烟叶表面存在损伤缺陷，则将烟叶的损伤区域进行标记定位，并在所述剪切图形排版时避开所述损伤区域。
该方法还包括：
S8：根据所述烟叶图像对烟叶进行形状检验，如果所述剪切图形的尺寸大于所述烟叶尺寸，则进行烟叶尺寸过小报警，并将烟叶传送到分拣区域后控制所述分拣机器人分拣夹出。
在实际应用中，通过烟叶图像对烟叶进行检验，检验的任务主要包括完备性检验、形状检验和表面检验。完备性检验是对烟叶是否完备和缺失进行检验。形状检验是对烟叶的尺寸、形状和位置进行检验。表面检验是检验烟叶不同形状的表面，并能对缺陷损伤加以区分。在切割完成后，将切割好的烟叶传送到分拣区，通过分拣相机进行视觉分拣将烟梗或余料的位置信息，发送至分拣机器人，将然后剪切好的所需叶片自动传送到成品箱。
可见，本发明提供一种烟叶智能剪切的控制方法，通过工业相机对烟叶进行图像采集，并根据烟叶图像对剪切图形进行自动排版，使剪切机床按照剪切排版设计和烟叶位置对烟叶进行剪切。解决现有烟叶剪切采用人工操作存在剪切精度和工作效率低的问题，能提高烟叶剪切的智能性和工作效率，降低生产成本。
上依据图示所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，包括：
通过工业相机对待剪切烟叶进行图像采集，并根据烟叶图像进行图像识别以提取烟叶形状、烟叶尺寸及烟叶位置；
获取剪切图形，并根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸对所述烟叶图像进行剪切排版设计；
剪切机床根据所述剪切排版设计和所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切，并在剪切后将烟叶自动传送至分拣区域。
2.根据权利要求1所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，还包括：
对分拣区域内的烟叶进行拍照，并根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，以确定烟梗或余料的视觉坐标；
将烟梗或余料的所述视觉坐标发送给分拣机器人，使所述分拣机器人将烟梗分拣夹出。
3.根据权利要求2所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，所述根据烟叶图像进行图像识别，包括：
对烟叶图像进行图像预处理，以提高图像质量，所述图像预处理包括：阴影校正、灰度校正、噪声过滤和图像增强；
获取烟叶图像各个像素点对应的灰度值，以形成烟叶的灰度图像，并根据所述灰度图像对烟叶进行形状和材料识别。
4.根据权利要求3所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，所述根据烟叶图像进行图像识别，还包括：
根据所述烟叶图像对待剪切烟叶进行位置定位，并根据定位坐标确定烟叶的三维坐标。
5.根据权利要求4所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，所述根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸对所述烟叶图像进行剪切排版设计，包括：
根据所述烟叶形状和所述烟叶尺寸确定烟叶的可切割目标区域，并在所述目标区域中按所述剪切图形进行图形位置排版；
根据所述图形位置排版确定剪切路径图，以使剪切机床按所述剪切路径图进行烟叶剪切。
6.根据权利要求5所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，所述剪切机床根据所述剪切排版设计和所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切，包括：
所述剪切机床根据所述烟叶位置对待剪切烟叶进行剪切定位，并打开所述剪切机床的吸风装置，将烟叶吸附在切割工作区域内；
所述剪切机床根据所述剪切排版设计得到所述剪切路径图，并控制刀具按所述剪切路径图对烟叶进行图形切割。
7.根据权利要求6所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，所述根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，包括：
对所述烟叶照片进行斑点检测，以找出和周围区域特性不同的斑点区域，所述区域特性包括：光亮度、颜色和灰度；
对所述斑点区域进行形状和色度识别，以确定所述斑点区域是否为烟梗或余料。
8.根据权利要求7所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，所述根据拍照得到的烟叶照片进行烟叶分拣识别，还包括：
对分拣区域内的烟叶进行位置定位，并根据烟叶照片得到所述斑点区域的形心坐标，进而根据所述形心坐标确定烟梗或余料的视觉坐标。
9.根据权利要求2所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，还包括：
根据所述烟叶图像对烟叶进行完备性检验，如果烟叶存在不完备或缺失，则进行烟叶完备性不足报警，并将烟叶传送到分拣区域后控制所述分拣机器人分拣夹出；
根据所述烟叶图像对烟叶进行表面检验，如果烟叶表面存在损伤缺陷，则将烟叶的损伤区域进行标记定位，并在所述剪切图形排版时避开所述损伤区域。
10.根据权利要求9所述的烟叶智能剪切的控制方法，其特征在于，还包括：
根据所述烟叶图像对烟叶进行形状检验，如果所述剪切图形的尺寸大于所述烟叶尺寸，则进行烟叶尺寸过小报警，并将烟叶传送到分拣区域后控制所述分拣机器人分拣夹出。
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