烟箱常见外观异常视觉检测系统设计

李益龙　王鹏　卢雨锋

摘 要： 多年来，我国烟草行业发展势头较猛，各地烟草品牌销量突飞猛进。虽然在近几年的国家控烟，国外烟草品牌冲击，烟民人数下降等不利因素影响导致销量下降，但我国烟草市场大，总体烟草需求量仍很大。卷烟制造企业也随着行业发展，不断加强管理，更新生产制造技术，烟草行业自动化程度也达到较高水平。目前烟草工业绝大多数都采用烟箱物流仓储式流水线作业，烟箱通过输送线进行运输、分拣后堆叠成板入库。一件烟箱的外观是否完好，直接影响整个流水线过程的工作效率以及过程中所涉设备的故障率和效率，同时容易造成条烟的挤压、破损，进而导致烟和设备上的经济损失 。

关键词： 烟箱；视觉；外观异常检测

引言

我司烟箱物流仓储式系统依次由分拣线、机械手、输送机、穿梭车、堆垛机、仓储式货架、上位系统组成。封装好的烟箱经过贴标机贴好条形码后进入分拣线，从一楼输送至二楼，输送路程相对长，再由分拣线上的读码器识别烟箱牌号后由分拣装置换道进入道口，输送至巷道底部，再由机械手按不同牌号的对应码垛方式，在一板空托盘上码垛。在此种牌号烟箱未生产完时，每两箱码垛一次，直至24件或28件后，最后由上位系统调度穿梭车、输送机、穿梭车、堆垛机将一板烟入库至相应货架位置。

1、目前存在问题

在上述中，烟箱外观问题常引起一些主要问题：（1）分拣线输送中有护栏导向运行，烟箱外观问题导致卡在护栏上，后续烟箱持续堆积，最后引起烟箱、烟条受损；（2）在机械手码垛时，烟箱胶带问题（例：未贴好，没贴，贴歪）引起码垛时烟箱被机械手挤压、掉落砸伤输送设备、烟箱遗留现场等，致使烟或设备损伤。

一个完好外观的烟箱包括了它的纸箱是否完好，封装的胶带是否完好、是否黏贴到位，纸箱封装时是否翻折到位。

烟的品牌有多种，品牌下又有多种序列。每个序列因烟盒规格不同，其包装成箱后的规格也有长、宽、高尺寸的差异。

2、要解决的技术问题

（1）如何通过视觉检测系统，能够检测出外观异常的烟箱。

（2）如何进行追溯视觉系统是否漏检外观异常烟箱，再进行完善。

（3）在烟箱外观尺寸上有一点差异，烟箱外观异常问题又可能存在多种不同情况的现状下，在检出外观异常烟箱的同时，如何保证误检率低于0.5%（每百箱烟剔除5箱以内）的指标。

3、技术方案

烟箱外觀异常问题引起设备故障或条烟损坏多发生于烟箱封口处，在封口处需要将烟箱小摇盖先翻折好后翻折大摇盖且胶带飘起容易遭成破坏较为严重，在烟箱4个角安装4个相机、光源，对应1～4号相机，分别拍摄胶带黏贴的起始和结尾以及烟箱摇盖。

视觉系统通过采集烟箱条形码并存储，作为过检烟箱标记，用于匹对后续发现未检出异常烟箱，并进行追溯。

视觉检测系统示意图，如图1所示。

视觉检测系统在烟箱封装后端。例：两箱烟箱进入分拣线且间隔较近，前一件烟箱先触发光电4，后一件烟箱触发光电5时，顶升装置顶升，将后一件烟挡住，直到光电4未被触发时，顶升装置下降，后一件烟前行。间隔距离用于保证相机拍照时不会两件烟箱互相遮挡，以实际应用需要作调节；烟箱触发光电6时，读码器开始检测条形码，读取完成后停止。烟箱前行触发光电2时，相机1、3光源打开。继续前行，触发光电1，相机1、3拍照，拍照完毕关闭光源。烟箱脱离光电2，相机2、4光源打开，烟箱脱离光电1，相机2、4拍照，拍照完毕关闭光源。若视觉检测系统检测外观异常烟箱发出信号，当光电3被触发时，踢烟装置将烟箱剔除至烟箱剔除平台并发出警报，提醒现场工作人员处理。

上位电脑处配有西门子200系列PLC一台用于控制顶升装置升降，光源开关，相机拍照等，以太网I/O模块一块用于工控机给PLC发出信号，路由器一台用于作为相机与工控机的物理连接，AC 220V转DC 24V变压模块一块，电气接线若干，工控机电脑一台，工控机中装有Visual Studio开发软件、VisonPro相机软件、AdamApax I/O模块软件。

相对昏暗的环境下，在烟箱4个角选取适当相机、光源角度。外观完好与外观异常烟箱拍照成像后异常部位形成的光斑不同、亮暗值差异，利用VisonPro相机软件中工具，确定检测区域，测算光斑面积，选定0～255亮暗值、中值、平均值等进行量化，再将这些得出的数值融合于Visual Studio开发软件创建的一个窗体软件中作逻辑判断、处理、显示，最后通过AdamApax I/O模块软件将信号输出至PLC作剔除动作。此外，窗体软件用RS485串口线从读码器中获取条码信息作为每一件烟箱4张照片的文件名分别保存在4个不同文件中，方便查看，追溯。窗体软件中将检测值范围显示出来，用户可登陆不同权限进入修改，以降低误检率。

4、效果

在视觉检测系统运行中，检测出烟箱胶带飘起，胶带断裂，未贴胶带，小摇盖外露，大摇盖翻起，烟箱破损，烟箱包裹变形等多种情况的外观异常烟箱，经过后期跟踪，追溯，完善了视觉检测系统并稳定运行。在实际生产中，误检率一般在0%～2%之间。有效保护了烟箱、设备，提高了物流系统的实效性和稳定性，降低了设备故障率。

参考文献

[1] 伯特霍尔德.霍恩 著，蒋欣兰译，机器视觉；中国青年出版社，2014-8.

[2] 张广军，机器视觉；科学出版社，2005.