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条包在线质量视觉检测系统
作者大树集团 文章来源大树集团 点击数:   更新时间:2007-1-25

一、产品概述
      大树智能科技(南京)有限公司最近推出的ZN0336“条烟外观在线视觉检测系统”是针对条烟包装过程中出现的各种外观质量问题而研制的在线视觉检测系统。它安装在条烟装箱前,运用智能化的机器视觉技术,能够在线地对条烟外观的所有缺陷进行实时检测和剔除,这些缺陷包括条盒的印刷和包装缺陷,透明纸、金拉线的包装缺陷等。

               

 
二、 系统功能 
 对所有在线条包进行无接触外观检测; 
自动剔除外观缺陷产品; 
实时统计缺陷情况并生成图表,及时发现生产过程中存在的问题,降低次品率; 
记录缺陷情况并保存缺陷图像,便于追溯、分析缺陷产生原因; 
可实现联网监控和数据共享。

                 
 
三、技术特点与优势   
 检测能力强——
采用专业的图像处理和检测算法,缺陷检出率高,可有效检测条烟的各类缺陷,同时将误检率和漏检率降至最低水平;缺陷检出率≥99%,远远超过同类产品85%的检出率,同时确保100%的关键缺陷(无透明纸、金拉线、反包等)检出率,误检率≤0.1%,而同类产品的误检率为2~5‰; 
光源布置合理,为采集良好的图像数据源提供保障——
光源采用LED光源,寿命长、稳定性高、一致性好、维护成本非常低; 
采用全球工业相机品牌公司出产的高分辨率CCD相机,曝光时间短,对动态烟条也可捕捉到非常清晰的图像; 
电气核心器件均为进口部件,具有寿命长、性能稳定,抗干扰能力强等优点; 
计算机采用进口的西门子15吋触摸式工控机,可靠性高,操作直观方便; 
图像采集卡采用世界著名公司的图像采集卡,性能稳定可靠,并可多通道连接CCD相机; 
系统软件具有光源照度变化的补偿功能; 
方便、直观、友好的建模软件方便对条包检测内容动态调整,使得用户的换牌操作非常简便; 
多项国内同行业首创功能,如缺陷分类及统计功能、SPC(统计过程控制)功能、条包缺陷图像浏览功能等; 
操作界面简单易用。


                    

                                              运行界面图  
 
四、系统结构、工作原理及主要部件
      条烟外观在线视觉检测系统光源盒、控制系统和剔除机构三部分构成。
      光源盒安装在装封箱机入口的皮带输送机处,包括激光同步传感器和CCD相机。通常情况下,在线条烟之间会自动形成一定的间距,如果条烟之间不能形成一定间距则需要另外安装分烟装置,以使条烟成像符合要求,并满足图像采集与处理的时间。安装在通道上的激光同步传感器作为触发信号源,它感应到通过的条烟时立即触发相机拍照,CCD相机便将条烟的成像信息通过图像采集卡传送到工控机内进行数据处理。
      控制台中的工控机根据用户所设定的相关参数,对实际采集的数据经几何边缘提取、Blob、灰度直方图等软件算法的综合运用做出判断,外观合格的条包将在生产线上顺利通过,有缺陷的条包将被剔除机构剔除。


                   

                                                 系统检测原理图


主要部件
1) 4台/6台进口CCD相机; 2) 2块进口图像采集卡
3) 进口LED光源; 4) 西门子触摸式工控机;
5) 光源罩盒; 6) 剔除机构;
7) 电柜操作台及低压电器; 8) 条烟激光同步开关。 

五、关键技术指标

序号
指 标 项
指 标 内 容
1.
可检测缺陷 条包反包、条包倒置、条包错牌、条包破损、条包图案严重缺损、透明纸缺失、透明纸严重皱褶、透明纸严重破损、封口倾斜、异物、透明纸污损、拉线缺失、拉线错牙、拉线破损。
2.
缺陷检测精度 拉线错牙最小检测尺寸2mm
污损、异物最小检测尺寸2mm×2mm
3.
缺陷检出率 ≥99%
4.
漏检率 严重缺陷漏检率<0.2%
一般缺陷漏检率<5%
5.
误检率 ≤0.1%
6.
检测速度 检测时间<110毫秒/条,最大检测速度10条/秒
7.
检测面 配置四台相机 主要检测面:两个
辅助检测面:两个
配置六台相机 主要检测面:三个
辅助检测面:两个
8.
曝光速度 1/30S~1/10000S
9.
关键器件寿命(MTBF) 相机:10万小时
板卡:15万小时
光源:2万小时

注:表中严重缺陷对应于卷烟国标中的A、B类质量缺陷,一般缺陷则对应于卷烟国标中的C类质量缺陷。


 
六、工作条件
安装位置:装封箱机皮带入口处 
环境温度:0-75℃ 
工作电压:AC220V±10% 
气 源:正压>5.0kg 负压<0.6kg 
设备尺寸(长×宽×高):1170mm×560mm×1450mm(具体尺寸可根据客户方现场情况确定)


 
七、典型检测缺陷图例

        

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