烟草行业包装检测

对于烟包检测,我们使用两个视觉传感器分别对烟包的前部、后部、左部、右部和顶部5个面进行图像捕捉,然后用定位分析“软传感器”确定软包的边缘,根据确定边缘后的实际位置来进行检测任务。例如,对于顶部的图像,我们采用诸如密度、特征值计数、模板匹配、测量等“软传感器”来实现检测任务。检测结果输出到S7300PLC,该控制器进行编程来完成对剔除装置的控制,输出信号到执行系统-气阀来剔除不合格品。

产品应用:

烟草行业

烟机是自动化领域中最复杂的机器之一,而香烟的生产速度又非常快。例如,软包线的生产速度是360包/分钟,由于生产速度很快且产品的包装又非常软,所以,在生产过程中有许多不合格品产生。及时发现不合格品并将其剔除是非常重要的,否则不合格品将会流到下一道工序并被包装和装箱。对于不合格品,尽管它不影响使用,但它会降低用户的满意度,用时也会削弱品牌价值和产品信誉度,而所有这些绝对是管理层所不愿意看到的。

包装有三种类型软包、硬包、条盒。由于软包的外包装比较软,容易变形,所以检测软包是所有检测中最难的。对于软包,一个最主要的问题是表面破损,如图所示:

机器视觉在烟草行业的应用    机器视觉在烟草行业的应用

对于烟包检测,我们使用两个视觉传感器分别对烟包的前部、后部、左部、右部和顶部5个面进行图像捕捉,然后用定位分析“软传感器”确定软包的边缘,根据确定边缘后的实际位置来进行检测任务。例如,对于顶部的图像,我们采用诸如密度、特征值计数、模板匹配、测量等“软传感器”来实现检测任务。检测结果输出到S7300PLC,该控制器进行编程来完成对剔除装置的控制,输出信号到执行系统-气阀来剔除不合格品。

系统特点


检测内容:

商标打印,(是否漏印,方向是否正确,位置是否正确);

顶部小花,(是否漏印,方向是否正确,位置是否正确);

顶部和底部的内部包装质量;

内包装和外包装的相关位置检测等等。

经过在线调试后,我们获得了满意的结果。几乎全部标记过不合格品被全部剔除。现在,实际的不合格率并不高,估计在1%或更低。在正常生产过程中,每秒可生产6包烟,以每天12小时生产计算,每天可生产约265000包,所以说每天的不合格品数量还是比较高。

 

应用该系统可保证不合格品不流入市场,这样就可以提升产品等级,用户的满意度和潜在的品牌价值,当然也可以降低回收的费用。该项目成功应用后,我们有理由期待机器视觉在烟草行业有更多的应用。


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