本發(fā)明涉及卷煙視覺檢測領(lǐng)域，具體涉及一種基于視覺檢測的殘煙煙絲中雜物的檢測剔除系統(tǒng)與方法。

背景技術(shù)：

1、在卷煙卷制和包裝過程中，因煙支外觀、物理指標(biāo)和小條盒包裝未達到質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)等而被剔除，實際這部分煙支可進行拆解分離，煙絲回收再利用。煙絲回?fù)绞蔷頍煋脚浼酉愎ば虻闹匾M成部分，目前回?fù)綗熃z多為質(zhì)量煙支經(jīng)過拆解裝置將卷煙紙和濾棒與煙絲分開，拆解后的煙絲利用光譜除雜設(shè)備對里面的卷煙紙等雜物進行篩除，但光譜除雜對細(xì)小的卷煙紙片剔除效果不佳，需對光譜除雜篩選后的煙絲進行人工二次篩選。

2、公告號為cn117000634a的發(fā)明專利公開了一種殘煙煙絲分選除雜裝置，利用風(fēng)選的方式使殘煙中的碎紙屑與煙絲分離，從而達到分選除雜的目的。公告號為cn218502333u的實用新型公開了一種回收煙絲除雜吸附裝置，利用靜電吸附原理對殘煙煙絲中的微小雜物進行剔除。公告號為cn221769313u的實用新型公開了一種應(yīng)用于在線煙絲回收系統(tǒng)的雜物檢測裝置，利用視覺檢測方法結(jié)合負(fù)壓裝置對煙絲中的雜物進行剔除。公開號為cn117770505a的發(fā)明專利公開了一種應(yīng)用于在線煙絲回收系統(tǒng)的除雜檢測方法及裝置，利用傳統(tǒng)圖像處理方法對回收煙絲中的雜物進行檢測，同時輔助以負(fù)壓裝置對雜物進行剔除。

3、然而，采用傳統(tǒng)圖像處理方式對雜物進行識別可能會出現(xiàn)誤識別，或者檢測不到的情況，同時對多種類型的雜物檢測效果不好。且，殘煙煙絲經(jīng)過除雜設(shè)備后仍然會殘留小部分面積較大的卷煙紙片以及重量較大的濾棒殘塊，此時使用上述裝置去除殘煙煙絲中的雜物存在一定的局限性，會影響回?fù)綗熃z的質(zhì)量。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述不足，本發(fā)明提供一種基于視覺檢測的殘煙煙絲中雜物的檢測剔除系統(tǒng)，以期實現(xiàn)對殘煙煙絲中雜物的剔除，提高殘煙煙絲的純凈度，提高回?fù)綗熃z質(zhì)量。

2、本發(fā)明為解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為：

3、基于視覺檢測的殘煙煙絲中雜物的檢測剔除系統(tǒng)，包括

4、震動撒料裝置，包括撒料框籃和為其提供動能的震動器；用于承接由進料裝置輸送來的殘煙煙絲，并通過震動使殘煙煙絲通過撒料框籃的孔隙均勻撒落到下料裝置上；

5、進料裝置，包括依次設(shè)置的輸送皮帶、進料管和下料漏斗，所述下料漏斗與撒料框籃連通；

6、雜物識別裝置，包括圖像采集相機和圖像處理檢測單元，所述圖像采集相機用于對撒落過程中的殘煙煙絲的圖像進行采集，所述圖像處理檢測單元用于采集圖像中雜物及雜物所在分區(qū)的檢測，并將分區(qū)信息傳輸至雜物剔除裝置；

7、下料裝置，包括規(guī)則設(shè)置的若干落料區(qū)和下方出料口，每個落料區(qū)均設(shè)有可開合的底部，以將剔除雜物的殘煙煙絲滑落至出料口；

8、雜物剔除裝置，包括雜物定位相機、雜物圖像檢測單元和負(fù)壓吸取裝置，所述雜物定位相機用于當(dāng)雜物剔除裝置移動至雜物所在分區(qū)時進行圖像采集，所述雜物圖像檢測單元用于對采集圖像中雜物進行定位，并將雜物坐標(biāo)以及吸取路徑傳輸至負(fù)壓吸取裝置，所述負(fù)壓吸取裝置通過負(fù)壓作用對雜物進行吸取，達到雜物去除目的。

9、作為進一步改進，所述輸送皮帶是將光譜除雜設(shè)備掉落的煙絲運送到檢測剔除系統(tǒng)的運輸裝置，所述進料管是連接輸送皮帶與下料漏斗的連接裝置，所述下料漏斗是使煙絲順暢掉落至撒料框籃中的裝置。

10、作為進一步改進，所述圖像采集相機包括設(shè)置于下料裝置上方的若干相機，所述相機獲取殘煙煙絲下落過程中的圖像，同時對各相機的圖像進行圖像拼接，該拼接圖像覆蓋下料裝置的所有落料區(qū)。

11、作為進一步改進，所述圖像采集相機包括設(shè)置于下料裝置上方四角位置處的四個相機。

12、作為進一步改進，所述圖像處理檢測單元通過嵌入的圖像處理算法對采集（拼接）圖像進行檢測，當(dāng)檢測到有濾棒碎塊或卷煙紙碎片時，所述撒料框籃停止震動并移動到下一落料區(qū)正上方，所述圖像處理檢測單元反饋雜物所在落料區(qū)編號至雜物剔除裝置。

13、作為進一步改進，所述下料裝置用于對震動撒料裝置撒落的殘煙煙絲進行承接，包括呈九宮格型的落料區(qū)，每個落料區(qū)均可通過壓縮空氣控制底部落料板的打開與閉合，使剔除雜物的殘煙煙絲滑落到出料口。

14、作為進一步改進，當(dāng)某一落料區(qū)上方的撒料框籃撒料時長超過設(shè)定時間后，所述雜物識別裝置仍然未識別到雜物時，所述震動撒料裝置停止震動并自行移動到下一落料區(qū)，且此時該落料區(qū)的落料板打開使殘煙煙絲滑落。

15、作為進一步改進，當(dāng)震動撒料裝置移動到下一落料區(qū)后，上一落料區(qū)所在分區(qū)檢測到的雜物將會被過濾掉，當(dāng)所述雜物剔除裝置剔除雜物后該分區(qū)圖像才會再次被激活進行檢測，當(dāng)上述過程中的所有分區(qū)都無法識別時，所述震動撒料裝置停止撒料，輸送皮帶停止送料，待各分區(qū)被激活后再次運轉(zhuǎn)。

16、本發(fā)明為解決其技術(shù)問題同時還提供一種基于視覺檢測的殘煙煙絲中雜物的檢測剔除方法，該方法通過對落料過程中殘煙煙絲進行圖像采集與圖像處理，建立基于分割模型的雜物與煙絲識別方法對雜物進行識別，并輔以雜物剔除裝置對雜物進行剔除。

17、基于視覺檢測的殘煙煙絲中雜物的檢測剔除方法，包括

18、s1、獲取殘煙煙絲下落過程中的圖像，同時對各相機的圖像進行圖像拼接；

19、s2、將拼接圖像根據(jù)下方落料區(qū)的范圍進行圖像裁剪和背景去除；

20、s3、將s2得到的圖像按照從左到右、從上到下的順序進行分區(qū)操作，記為a～i九個分區(qū)，同時將a～i標(biāo)記為0表示激活狀態(tài)；

21、s4、將s3得到圖像導(dǎo)入到經(jīng)訓(xùn)練的分割模型中對圖像中的雜物與煙絲進行分割，經(jīng)過分割后的圖像背景部分與雜物部分會被不同顏色的掩膜覆蓋；

22、s5、當(dāng)分割模型檢測到某落料區(qū)存在雜物時，撒料框籃停止震動并移動到下一落料區(qū)上方，導(dǎo)出該落料區(qū)的分區(qū)號，并將其狀態(tài)標(biāo)號更改為1表示閉合狀態(tài)，檢測結(jié)果同步反饋以控制雜物剔除裝置前往該區(qū)域進行雜物剔除，當(dāng)震動撒料裝置撒料時間超過設(shè)定時間后，仍然未檢測到雜物，則自動移動至下一落料區(qū)；

23、s6、雜物剔除裝置到達反饋分區(qū)后，通過雜物定位相機對該區(qū)域的圖像進行采集；

24、s7、利用分割模型對s6得到圖像中的雜物進行檢測，同時得到雜物的最小外接矩形的中心點坐標(biāo)，按照先橫坐標(biāo)、再縱坐標(biāo)的方式對多個雜物進行剔除路徑優(yōu)化；

25、s8、根據(jù)剔除路徑，負(fù)壓吸取裝置移動到雜物中心點對雜物進行吸取，區(qū)域中雜物吸取完畢后該區(qū)域的狀態(tài)標(biāo)號更改為0表示激活狀態(tài)；

26、s9、剔除完畢后，落料區(qū)下方的落料板自動打開使殘煙煙絲滑落，殘煙煙絲滑落完畢后，落料板自動閉合；

27、s10、重復(fù)s4~s9直至殘煙煙絲全部處理完畢。

28、本發(fā)明帶來的有益效果有：

29、本發(fā)明的震動撒料裝置通過采用大孔徑的撒料框籃從側(cè)邊撒料能夠使撒料更加均勻，同時輔助雜物識別裝置，對下落過程中的殘煙煙絲混合物進行雜物識別，能夠及時準(zhǔn)確的檢測到雜物，不會出現(xiàn)雜物被覆蓋而檢測不到的情況，通過對落料過程中殘煙煙絲進行圖像采集、圖像拼接、圖像裁剪分區(qū)等處理，建立基于分割模型的雜物與煙絲識別方法對雜物進行識別與定位，并輔以雜物剔除裝置對雜物進行精準(zhǔn)剔除，實現(xiàn)提高殘煙煙絲的純凈度，提高回?fù)綗熃z質(zhì)量的目的。