工业机器视觉方法 烟草工业中的精选除杂系统开发PDF电子书下载

第1章 机器视觉方法概述 1

1.1机器视觉系统的组成 1

1.1.1光源 1

1.1.2成像系统 2

1.1.3图像采集单元 4

1.1.4图像处理与分析单元 5

1.2机器视觉技术的应用范畴 6

1.2.1在工业检测中的应用 6

1.2.2在医学中的应用 7

1.2.3在机器人导航和视觉伺服系统中的应用 8

1.2.4在遥感、航天及军事中的应用 9

1.2.5在农业生产中的应用 10

1.2.6在其他领域中的应用 11

1.3在农产品加工中的应用现状 11

1.3.1果蔬自动采收 11

1.3.2果实成熟度检测 12

1.3.3缺陷及损伤检测 13

1.3.4农产品品质分级 14

1.3.5异物识别与剔除 15

1.3.6自动化加工 16

1.4机器视觉技术发展趋势 16

1.5本章总结 19

参考文献 20

第2章 烟草加工流程及精选除杂方法概况 24

2.1烟草加工流程概述 24

2.1.1烟叶初烤 24

2.1.2打叶复烤 25

2.1.3烟叶醇化 25

2.1.4卷烟制丝 26

2.1.5卷制包装 27

2.2烟草精选除杂对象及处理环节 28

2.2.1烟草杂物类型及来源 28

2.2.2烟草加工中的除杂处理环节 29

2.3现行烟草精选除杂方法 31

2.3.1人工除杂 31

2.3.2机械除杂 32

2.3.3风选除杂 33

2.3.4金属探测除杂 34

2.3.5光谱除杂机 35

2.4基于机器视觉的精选除杂系统开发背景 36

2.5本章总结 37

参考文献 37

第3章 烟草中青霉杂梗的图像特征分析 39

3.1图像特征分析基础 39

3.1.1可见光成像中的图像颜色模型 39

3.1.2 X射线透射成像原理 43

3.2青烟的图像检测方法 44

3.3霉烟的图像特征分析 48

3.3.1现行霉烟鉴别方法 48

3.3.2霉烟的图像检测方法 49

3.4非烟杂物的图像特征分析 51

3.5烟梗的图像特征分析 54

3.6本章总结 57

参考文献 57

第4章 烟草中青霉杂梗的图像识别算法设计 59

4.1机器视觉中的图像处理流程概述 59

4.1.1图像预处理 59

4.1.2图像分割 61

4.1.3形态特征分析 63

4.1.4分类识别 64

4.2青烟的图像识别算法 67

4.2.1颜色空间转换 67

4.2.2 ab特征分类器 68

4.2.3交叉区域处理 69

4.2.4青烟判定 69

4.3霉烟的图像识别算法 69

4.3.1 MSD图像特征提取 70

4.3.2神经网络集成算法分类 71

4.4非烟杂物的图像识别算法 73

4.5烟梗的图像识别算法 75

4.6本章总结 78

参考文献 79

第5章 烟草精选除杂光学检测与在线剔除系统设计 80

5.1结团烟剔除机构 80

5.1.1平行辊组设计 80

5.1.2附加除麻丝功能结构设计 84

5.2含梗烟光学检测系统 85

5.2.1光源系统 85

5.2.2 X射线探测成像模块 86

5.2.3图像处理模块 88

5.3青霉烟光学检测系统 89

5.3.1光源系统设计 89

5.3.2 CCD成像模块 90

5.3.3图像采集处理模块 92

5.4非烟杂物光学检测系统 93

5.4.1光源系统设计 94

5.4.2图像采集处理模块 94

5.5在线摊薄系统设计 95

5.5.1摊薄皮带尺寸 96

5.5.2烟梗检测单元摊薄系统 96

5.5.3青霉烟检测单元摊薄系统 97

5.5.4非烟杂物检测单元摊薄系统 98

5.6在线剔除机构设计 99

5.6.1阵列电磁剔除阀 99

5.6.2剔除阀结构设计 101

5.6.3靶物剔除验证 102

5.7本章总结 107

参考文献 107

第6章 烟草制丝过程的精选除杂系统应用实例 108

6.1传统人工选叶线概况 108

6.1.1人工选叶流程 108

6.1.2人工选叶效率 109

6.2精选系统流程设置 110

6.3精选系统性能优化 113

6.3.1处理流量对精选质量影响 113

6.3.2剔除精度对精选质量影响 115

6.4精选系统选叶质量分析 116

6.4.1青霉杂梗剔除效果 116

6.4.2合格烟叶纯净度 118

6.4.3烟片结构水分变化 118

6.5人-机结合选叶工艺设计 119

6.5.1精选系统剔除物的人工选叶能效 119

6.5.2人机结合选叶工艺流程 121

6.5.3 4500kg/h青霉杂精选线工程实例 122

6.6本章总结 125

参考文献 125

第7章 烟草打叶复烤过程的光电除梗系统应用实例 126

7.1传统打叶去梗工艺概况 126

7.1.1打叶去梗工艺流程 126

7.1.2打叶去梗烟片质量分析 128

7.1.3风分器特性分析 131

7.2光电除梗系统设计 133

7.2.1硬件平台设计 133

7.2.2软件系统设计 134

7.2.3工作性能分析 137

7.3风选-光电除梗组合的叶梗分离工艺设计 138

7.3.1总体工艺方案 138

7.3.2叶梗分离组合工艺优化 140

7.4工艺验证 142

7.5本章总结 144

参考文献 144

第8章 烟草产品卷制过程的小盒包装缺陷检测 145

8.1烟支包装工艺概况 145

8.1.1包装生产工艺流程 145

8.1.2成品烟包装缺陷 147

8.2检测系统总体方案设计 149

8.2.1小包检测点设计 149

8.2.2系统检测功能 150

8.3烟包图像采集参数分析 150

8.3.1光源形状 150

8.3.2光照角度 152

8.3.3成像角度 153

8.4检测系统硬件结构设计 154

8.4.1动力分包装置 155

8.4.2图像采集系统 156

8.4.3照明系统 157

8.4.4在线剔除系统 157

8.4.5信号处理与上位操作系统 157

8.5图像分析系统设计 158

8.5.1图像定位 159

8.5.2灰度分析 160

8.5.3边缘点检测 162

8.5.4边缘线检测 163

8.5.5二值分割 164

8.5.6拉线检测 165

8.5.7彩色直方分析 166

8.5.8斑点分析 167

8.6本章总结 168

参考文献 169