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■ 软包检测 ■ 硬包检测 ■ 条盒检测 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。而检测主要包含商标打印（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。因为生产线的速度非常快（6包/秒）而检测任务又非常复杂和紧急，因此用人工在生产线上发现不合格品并将其剔除是不可能的。 目前的检测方式是人工抽检。也就是说，实际上无法在线检测。而结果就是有很多的不合格品流入市场，但管理层却无法控制也无法知道具体数量。对于高速的应用场合，机器视觉是唯一的解决方案。我们提供西门子新一代机器视觉VS720系列。 该系统使用智能视觉传感器替代人眼来完成检测任务和逻辑运算工作，该视觉传感器在0.4毫秒内捕捉图像并将其发送到内部处理器中。经处理器数字化后，该机器视觉系统就可以评估其颜色、表面和尺寸等。根据其计算结果，通过外部接口信号我们就可以实现设备对烟盒的自动检测和剔除。 选用机器视觉系统，我们可以做到： ■ 减少产品周转费用 ■ 缩短机器停工期 ■ 提升产品质量 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”(VS720系列软件Spectation 功能)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S7 300 PLC，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。 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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