文采产品手册-WWLI小盒烟包铝箔及内衬纸检测装置V3.0（彩色相机）

1．产品概述

为降低生产成本，并使原材料更符合环保的要求，现今烟厂已采用了一种新型铝纸作为小包的铝箔纸或内衬纸。这种铝箔纸有两个特点：其一，它的上部1/3部分采用新型铝箔纸，其金属含量极低，约为原来铝纸的1/200，用万用表欧姆档测其阻值无穷大；其二，其余2/3部分为不含任何金属的白皮纸。由于新型铝纸的节能降耗及环保优势给烟厂带来良好的经济效益和社会效益。但同时也带来一个新的问题：由于现行小包烟内衬纸的材料含量及位置均发生了变化，所以在包装过程中，原来采用电感原理来检测小包的传感器就会因为内衬纸金属含量极低而失效，由此导致缺铝纸小包流入市场，这将严重影响企业的产品质量和声誉。因此，对于使用新型铝纸的包装机，如何检测小包是否有铝纸，成为一个迫在眉睫的大难题。再有，在包装过程中内衬纸的接头（两盘纸的对接部分）会直接包装到小盒烟包中，若流入市场会严重影响品牌形象。故必须将此类缺陷烟检测剔除。

南京文采公司开发的基于机器视觉的“WWLI小盒烟包铝箔及内衬纸检测装置”（通常简称为“五轮检测”）可以彻底解决这一难题，而且可以检测铝箔纸上的标志、铝箔纸的完好程度及其他缺陷。

2．产品外观与组成

3．产品特点

（1）双相机兼顾全景扫描与局部特写

双相机兼顾全景检测需求和局部区域重点检测需求，实现最全面和精细的检测。

视频系统成像示意图

其中CCD1检测最重要的头部，清晰地采集到铝箔纸、卡纸的边界、卡纸搭接接头以及压印图案等重要特征；CCD2则给出全身照，对头部、腰部、下部都能全景扫描。

（2）采用红外成像，铝箔纸和内衬纸对比明显，检测效果好

对于许多香烟,在正常光线下，铝箔纸和内衬之间颜色差异很小，很难区分开来。

普通成像方式成像图

由于南京文采公司采用了彩色相机，加上精心设计的光照角度，成像效果如下：

红外相机成像图

上图是在机器高速运转下采集的图片，这张图片上压印清晰，铝箔纸和内衬之间区分明显，并且没有丝毫由于运动引起的模糊，这种成像效果为后续的图像检测奠定了基础。

（3）红外照明无污染

红外LED光源

WWLI小盒烟包铝箔及内衬纸检测装置采用高亮度红外LED光源，频闪照明，具有以下优势：

• 红外光源发热量低，光源寿命长；

• 红外光为不可见光，不会形成光污染，避免强光刺激操作员眼睛；

• 配置红外窄带滤光片，图像效果不受外界光线干扰；

• 均匀照射，避免光斑和阴影。

（4）全密封设计维护简单方便

视频单元采用红外滤光片进行密封，灰尘不会进入视频单元内部而影响检测效果，因此维护时不必拆开视频单元，而只需要用干棉布擦拭红外滤光片即可。

 

4．技术创新点

智能制造时代的到来，意味着工业大数据时代的到来。制造业向智能化转型的过程中，将催生工业大数据的广泛应用。工业大数据无疑将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键，也是企业有传统制造向智能制造、服务制造必须面对的重要课题。

文采科技提供的智能化视觉检测装置作为未来智能制造的基础架构部分，相对于传统的视觉检测装置具备如下的优点：

（1） 智能化视觉检测

深度学习功能

该设备能够以基准模板图片为标准，以生产过程过程中合格检测对象（条烟）为训练对象，不断的自动调整检测参数，以达到稳定检测、准确检测的目的。减少了人工调整参数的环节，降低了对维护能力的专业要求。

对象训练

此外，如条烟外观包装出现变化以及企业需要对新的外观特征点进行质量检测等需求时，无需对设备的硬件结构进行调整，只需在后台通过软件进行对象训练即可完成对新的特征点的检测。

（2）全网管理功能

集中控制

设备之间可进行组网并连接终端控制平台。在终端控制平台可对不同的设备进行操作和查看。

自我诊断、远程控制功能

系统具备自我诊断功能，能根据设备的异常表现依据各类传感检测设备的工作状态判断设备是否处于故障状态（如灯光异常、卡烟、传感数据异常等），系统将分析出错的具体原因并给出故障提示，以便维护人员能够及时排除故障并投入运行。

系统软件集成了基于WEB技术的远程控制功能。在企业开放网络端口后，我方技术人员可远程对故障设备进行远程控制和控制，减少了设备的故障排除时间停机时间，确保设备的及时运转。

（3）智能化数据分析

智能化数据平台分析和监控的数据来源于来自生产过程中的检测设备层级（生产车间的所有的视觉检测装置）。

数据平台的核心是提供基础数据的一致性管理，各层级系统间数据集成，并应用移动互联技术，大数据，智能分析及物联网等先进技术与企业的数据系统（ERP、MES等）进行对接，支持实时智能化工厂运转。

系统部署示意图

 数据图表信息导出

平台具备大数据分析功能，能够采集日常生产数据、检测数据、报警数据等信息，自动进行数据的汇总、分析和处理，能够以数据报表等直观形式导出各类数据。 结合不同时间节点、生产批次等因素，平台能够自动生成横向对比数据和图标。

利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到传统指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

缺陷类型的大数据分析

利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立数据模型，仿真并优化生产流程，这种大数据的应用将有助于企业改进其生产流程。

例如平台能够集中汇总所有缺陷类型的统计数据，并给出最易出现质量缺陷的特征点，以便企业能够根据缺陷的特点改进相关工艺环节，提供工艺指标。

大数据诊断及预警功能

无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断和预警变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测功能成为可能。

平台可诊断信息数据库来收集各类设备故障信息，从而能够更好的解决设备故障问题。此外，例如在条包检测过程中，如出现被检测条烟玻璃纸特征参数逐渐偏离标准数值时，平台可根据数据分析和对比给出预警信息，给出美容器检测提示等相关工艺环节的提醒。

质量缺陷追溯功能

设备具备生产数据及检测图片的存储功能，能够自动关联缺陷图片和生产批次信息，为产品质量追溯提供了有效的技术支撑。

加速企业创新

日常生产过程中的行为将产生大量数据，挖掘和分析这些数据，能够帮助企业发现更多的工艺环节问题和生产问题，为企业创新作出贡献。

5．技术规格

典型缺陷图片：

 

现场检测出的错误之一：内衬缺失

现场检测出的错误之二：内衬歪斜

现场检测出的错误之三：内衬张开

现场检测出的错误之四：铝箔纸皱褶

现场检测出的错误之五：铝箔纸压凹

现场检测出的错误之五：铝箔纸压凹

现场检测出的错误之六：铝箔纸缺失

现场检测出的错误之七：铝箔纸下部褶皱

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6．典型应用案例

序号	客户名称	安装时间	备注
1	贵阳卷烟厂	2012年、2013年
2	延吉卷烟厂	2012年
3	乌兰浩特卷烟厂	2013年
4	贵定卷烟厂	2013年
5	毕节卷烟厂	2012年、2013年
6	南宁卷烟厂	2013年
7	龙岩卷烟厂	2013年