烟包质量缺陷视觉检测方案
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测条烟包装外观缺陷检测是质量控制的重要环节之一，传统的人工检测方法存在效率低、容易疏漏等问题。
近年来，基于图像处理和机器学习方法的自动化缺陷检测技术越来越受到关注。
本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的条烟包装外观缺陷检测方法，该方法可以有效地提高缺陷检测的准确率和效率。
一、方法概述本文提出的基于SVM的条烟包装外观缺陷检测方法主要分为以下几个步骤：1. 数据采集和预处理：使用相机拍摄条烟包装的图像，并做预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化等操作。
2. 特征提取：采用局部二值模式（LBP）算法提取图像的纹理特征。
LBP算法是一种有效的局部纹理特征提取方法，其主要思想是将每个像素与其邻域像素进行比较，从而得到局部纹理信息。
3. 特征选择：使用方差分析法（ANOVA）对提取得到的纹理特征进行排序，选取排序前10%的特征作为分类器的输入。
4. SVM分类器训练：基于选取的输入特征，使用SVM算法进行分类器训练。
SVM算法是一种常用的二分类模型，其主要思想是将数据映射到高维空间中，以分割超平面为界将不同类别的数据分开。
5. 缺陷检测：对新的条烟包装图像进行缺陷检测，将图像分割成若干个区域，对每个区域提取LBP特征，并使用训练好的SVM分类器进行分类，判断该区域是否存在缺陷。
二、实验结果本文使用了一个包含1000张条烟包装图像的数据集进行实验，其中包括正常图像和包含不同类型缺陷的图像。
实验中使用了10折交叉验证方法进行评估，将数据集分成10份，每次使用9份作为训练集，1份作为测试集，共进行10次实验。
实验结果表明，本文提出的基于SVM的条烟包装外观缺陷检测方法具有较高的准确率和效率。
在10次实验中，分类器的平均准确率为92.5%，平均检测时间为0.5秒。
与传统的人工检测方法相比，本文提出的方法可以大大提高缺陷检测的效率和准确率。
三、结论。
印刷质量缺陷的视觉检测原理综述
印刷质量缺陷的视觉检测原理综述⼀、应⽤背景印刷品作为产品包装的⼀种主要形式，具有外观精美、清洁卫⽣、成本低廉、使⽤⽅便等优点，在众多⾏业得到了⼴泛的应⽤，其特点是材质多样、⼯艺复杂、质量要求⾼。
在本问题域中，印刷品主要涉及三个主要类型：不⼲胶标签、烟盒包装和塑料薄膜软包装。
其中，不⼲胶标签主要包括：药品标签、电⼦产品标签、⽇化品标签、⾷品标签；烟盒包装包括：软盒包装和硬盒包装；塑料薄膜软包装主要包括：药品包装、⾷品包装、⽇化品包装。
标签、烟包和软包装典型的产品图像如图1～图3所⽰。
图 1 药品标签图 2 烟包图 3 塑料软包装印刷品⽣产过程中可能会产⽣各种各样的缺陷，如墨点、异物、⽂字残缺、漏印、⾊差、套印不准、脏点、⼑丝、拖墨、划伤、溢胶、⽓泡等。
这些缺陷⼀旦出现在产品包装上，产品视觉观感将⼤打折扣，严重影响产品的品牌、降低客户满意度。
⽬前，印刷企业主要以频闪灯照明、⼈⼯粗略局部抽检进⾏质量控制。
由于⼈眼的局限性，质量得不到有效控制。
随着⽤户对产品品质要求的不断提⾼以及⾏业竞争的加剧，传统的以⼈⼯抽检为主的质量检测⼿段已经严重制约了企业竞争⼒的提⾼，⽤⾃动化质量检测设备代替⼈⼯是必然趋势。
⽬前，市场中已经出现了多种⾃动化质量检测系统，⼤都基于视觉图像进⾏产品外观质量检测。
总体⽽⾔，国外产品由于综合性能具有较⼤优势，占据着⼤部分⾼端市场。
国内产品凭借价格和服务优势，占据着中、低端市场。
未来，国内产品要在检测速度、检测能⼒、易⽤性、产品外观、可靠性等⽅⾯进⾏全⾯提升，才能更好地服务国内客户，乃⾄开拓国际市场。
因此，产品技术升级迫在眉睫。
⼆、检测原理典型的印刷品检测算法主要包括三⼤类：(1)有参照判决。
将被检测图像与标准模型⽐对，包括图像级的逐点⽐对，特征级的特征⽐对。
标准模板的获取⽅式，包括基于PDF设计⽂件和基于好品统计两类。
(2)⽆参照校验。
根据事先定义的产品特征，检测图像中指定区域是否存在违反规则的情况。
机器视觉技术在条包烟外观质量检测上的应用
机器视觉技术在条包烟外观质量检测上的应用背景在制烟过程中，烟叶的质量和成分对卷烟的口感和品质有着至关重要的影响。
而卷烟在销售过程中，外观质量的好坏同样会影响消费者的购买决策。
因此，为了确保烟叶质量和卷烟外观质量，烟草生产企业需要在生产过程中加强各个环节的质量检测，包括烟叶的质量检测和卷烟的外观质量检测。
传统检测方法的局限目前，传统的卷烟外观质量检测方法多采用人工目测，即由专门的工作人员通过目视观察进行质量检测。
这种方式虽然能够较为准确地判断卷烟的外观质量，但也存在一些局限性，比如人工检测需要大量的人力和时间投入，而且检测结果可能存在主观判断误差等问题。
机器视觉技术的优势相比传统的人工检测方法，机器视觉技术具有以下优势：1.自动化程度高：机器视觉系统能够自动完成图像采集、处理和分析等操作，减少了人力和时间的投入。
2.检测效率高：机器视觉系统能够在较短时间内对大量的卷烟进行外观质量检测，比传统人工检测方式更加高效。
3.精度高：机器视觉系统能够对卷烟外观的各个细节进行精确的分析和判断，减少了人为判断误差可能带来的影响。
4.成本低：机器视觉技术的应用可以大大减少人力和时间投入，同时还能减少因人为误差带来的停工不良等质量问题，提高工作效率。
机器视觉技术在卷烟外观质量检测中的应用机器视觉技术在卷烟外观质量检测中的应用主要包括以下几个方面：1.图像采集：机器视觉系统首先需要采集卷烟的图像，一般采用高清相机进行拍摄。
2.图像处理：经过图像采集后，机器视觉系统需要对采集到的图像进行一定的预处理和分析。
比如，可以对图像进行灰度化、边缘检测、形态学处理等操作，以便更好地提取卷烟的特征。
3.特征提取：提取卷烟外观特征是机器视觉系统检测的核心，常用的特征包括烟头长短、卷烟直径、烟堆紧密度等。
机器视觉系统会根据这些特征对卷烟外观进行评估。
4.判别评估：经过特征提取后，机器视觉系统会根据已经设定好的标准来对卷烟外观进行判别评估，以决定卷烟的接受或拒绝。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测随着社会的发展和人们对生活质量要求的提高，烟草行业也逐渐受到关注。
而在烟草生产中，条烟包装的外观缺陷检测是非常重要的一个环节。
外观缺陷会直接影响到产品的质量和品牌形象，因此如何快速准确地检测和分类外观缺陷成为了烟草行业的一个难题。
本文将基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测进行深入探讨，首先介绍支持向量机算法的原理和特点，然后结合条烟包装外观缺陷检测的具体应用，分析支持向量机在该领域的优势和局限性，最后提出了一些未来可能的研究方向。
一、支持向量机的原理和特点支持向量机是由Vapnik等人于1992年提出的一种二类分类模型，它通过在高维空间中构造最优超平面来进行数据的分类。
其基本原理是寻找一个能够最大化训练数据集的间隔，并且能够将不同类别的数据点正确分开的超平面，这个超平面就是支持向量机的分类决策边界。
具体而言，支持向量机的分类决策函数可以表达为：f(x)=sign(w·x+b)x为输入数据的特征向量，w为权重向量，b为偏置项，sign()为符号函数。
支持向量机的训练过程则是通过最小化结构风险函数来确定参数w和b，以确保得到的超平面能够对未知样本进行准确分类。
相比于其他分类算法，支持向量机具有以下几个特点：1. 针对高维数据：支持向量机在高维空间中可以构造非线性分类超平面，适用于处理高维数据样本的分类问题。
2. 对训练集和测试集的依赖性低：支持向量机的分类性能不仅取决于训练数据的分布，还取决于支持向量的个数，因此对训练集和测试集的依赖性较低。
3. 鲁棒性强：支持向量机在处理小样本情况下分类效果良好，并且对异常值的影响较小，具有较强的鲁棒性。
在条烟包装外观缺陷检测中，支持向量机可以通过训练数据集来识别和分类各种外观缺陷，例如烟盒变形、破损、印刷模糊等。
具体而言，应用支持向量机进行外观缺陷检测的一般步骤如下：1. 数据采集和预处理：首先需要采集一定数量的烟包装外观图像，并对图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等。
从缺陷检测到质量控制--烟包质量缺陷视觉检测方案
从缺陷检测到质量控制--烟包质量缺陷视觉检测方案
王岩松
【期刊名称】《印刷技术》
【年(卷),期】2013(000)016
【摘要】自动检品机是目前市场上销售火热的一种印品质量缺陷检测系统，其拥有多种幅面、速度和配置，设备价值和使用效果也得到了市场的一致认可。
然而，利用自动检品机只能解决出厂终检的问题，而对于前端工艺流程的质量控制还需要采用对应的技术手段。
北京征图新视科技有限公司是国内领先的工业制造领域图像检测解决方案的专业供应商，在此，公司副总经理王岩松博士将结合自己十余年从事印品质量缺陷检测系统开发的经验，针对烟包、药包/彩盒等印刷细分市场，分别介绍其全流程的质量缺陷视觉检测方案。
本期，王岩松博士将首先介绍的是烟包质量缺陷视觉检测方案。
【总页数】2页(P60-61)
【作者】王岩松
【作者单位】北京征图新视科技有限公司
【正文语种】中文
【相关文献】
1.从缺陷检测到质量控制--药包/彩盒印刷质量缺陷视觉检测方案 [J], 王岩松
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3.焊缝缺陷模式识别以及焊缝缺陷检测数据库——计算机视觉技术在焊缝缺陷检测中的应用(2) [J], 杨燕萍;杨清平;金顺敬;汤一平
4.一种基于机器视觉的炮弹表面缺陷检测系统方案 [J], 韩君利;李帅孝;於胜军;陈双;孙晓帮
5.一种基于机器视觉的小盒烟包缺陷检测系统设计 [J], 赵艺;张水利;郑可心;岳田田
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基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测条烟包装外观缺陷检测是烟草行业中一个重要的环节，它直接关系到包装质量的好坏。
传统的条烟包装外观缺陷检测方法通常是由人工进行，效率低且不稳定。
而基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测则可以自动化地检测缺陷，提高生产效率和产品质量。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，其在分类和回归问题上具有较好的性能表现。
在条烟包装外观缺陷检测中，可以将这些缺陷分为正常和异常两类，通过训练SVM模型，实现对异常缺陷的自动识别。
条烟包装外观缺陷检测主要是通过机器视觉技术来实现的。
需要搜集一定量的正常和异常缺陷的图像样本，这些样本需要经过预处理，例如灰度化、二值化和去噪等，以提高后续处理的准确性。
然后，从这些图像样本中提取特征，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。
特征提取完成后，将这些特征作为SVM的输入，训练SVM模型，进而实现缺陷的自动分类。
在训练SVM模型时，需要根据实际情况选择合适的核函数和惩罚参数。
核函数用于将非线性问题映射到高维空间，以便找到一个超平面来最大化分类间的间隔；惩罚参数用于调整分类间的软间隔，以避免过拟合或欠拟合的问题。
在选择核函数和惩罚参数时，可以通过网格搜索等方法来找到最佳的参数组合。
训练好的SVM模型可以用于条烟包装外观缺陷的实时检测。
具体的检测流程包括以下几步：对待检测的图像进行预处理，使其符合训练样本的特征提取要求；然后，从预处理后的图像中提取特征，并将这些特征输入到已训练好的SVM模型中进行分类；根据SVM模型得到的分类结果，判断图像是否存在缺陷。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测具有以下优势：可以实现对缺陷的自动化检测，提高生产效率和产品质量；通过训练SVM模型，可以适应不同的缺陷特征，并具备较好的泛化能力；SVM模型的训练和分类过程相对简单，易于实现。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测可以有效地提高检测效率和精度，对于保证烟草包装质量具有重要的作用。
机器视觉检测卷烟条盒包装质量
机器视觉检测卷烟条盒包装质量1．引言机器视觉系统是指通过机器视觉产品，如CCD、CMOS和光电管等，将被摄取的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，再根据判别的结果控制现场的设备。
典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像采集卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。
随着中国加入WTO，市场竞争日益激烈，卷烟企业为了提高产品的竞争力，更好的开拓市场，在加大卷烟质量的技改力度、提高卷烟质量的同时，对卷烟制品的包装形式及包装质量也加大了改造力度，以在激烈的市场竞争中更好的巩固和开拓市场。
卷烟产品包装质量的检测，是市场营销过程中保证质量的一个重要手段。
传统的烟支条盒包装质量完全由人眼检测，而长时间工作会使人眼产生视觉疲劳，难以避免产品错检、漏检情况的出现。
基于机器视觉开发的检测系统使得在产品质量的检测过程中用机器代替人眼来做测量和判断，降低了人为因素对产品质量的影响，在提高卷烟包装质量的技改方面满足了企业的需求。
2．系统的设计方案系统采用线性光源以产生照明能量集中、光强分布均匀的一条光带；采用多个相机对条盒需要检测的各个面进行拍照，以保证检测的全面性；采用外触发模式使各个面的图像分通道进入图像采集单元；经过处理单元对各通道的图像进行复杂的表面检测运算，如果发现任何一个通道的图像存在表面质量缺陷，则对下位机给出控制信号，使执行单元在该不合格条盒通过时将其剔除；系统显示器实时显示各通道图像及其检测结果，并给出缺陷的分析结果。
系统的图像采集单元包括图像采集卡、D/A转换卡、光源、CCD相机，工业控制计算机作为图像处理单元，以PLC控制系统控制执行单元。
3．图像采集图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转化成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。
条烟外观在线视觉检测系统设计方案
条烟外观在线视觉检测系统设计方案“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的运输皮带机架上，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，这些缺陷包括条盒的印刷和包装缺陷，透明纸、金拉线的包装缺陷剔除同时通过条烟重量检测条烟缺包少包现象剔除。
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;并将外观与重量不合格产品分别剔除到指定区域内。
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;实时记录合格装箱数量能够同步核对装箱数量与剔除数量。
三、技术特点与优势1、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，误检率≤0.15%;2、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;3、采用全球工业相机品牌公司出产的高分辨率相机镜头，曝光时间短，对动态烟条也可捕捉到非常清晰的图像;4、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;5、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;6、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，并可多通道连接相机镜头;7、系统软件具有光源照度变化的补偿功能;8、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;9、多项国内同行业首创功能，如缺陷分类及统计功能、统计过程控制功能、条包缺陷图像浏览功能等;10、操作界面简单易用。
11、无偿提供人员培训与无调价软件升级服务。
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由光源、夹持翻转器、检测系统和剔除机构三部分构成。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测【摘要】条烟包装外观缺陷检测是保证品质的一种重要手段，本文提出了一种基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测方法。
通过图像处理技术，对条烟包装图像进行预处理，包括灰度化、二值化和形态学操作等；然后，提取图像的特征向量，包括像素特征和形状特征；接着，使用支持向量机训练模型，并通过交叉验证选择合适的参数；对测试图像进行分类，判断是否存在外观缺陷。
实验结果表明，该方法具有较高的检测准确率和实时性，可以有效提高条烟包装质量的检测效率。
【关键词】条烟包装；外观缺陷；支持向量机；图像处理；特征提取1. 引言条烟包装是烟草行业中一个重要的环节，外观缺陷的存在可能导致包装品质下降，甚至影响到烟草产品的销售。
实现对条烟包装外观缺陷的快速、准确检测具有重要意义。
2. 方法2.1 数据集准备本文收集了一批包括正常样本和外观缺陷样本的条烟包装图像数据集。
正常样本代表无任何外观缺陷的包装，而外观缺陷样本代表存在外观缺陷的包装。
这些图像数据集将用于训练和测试支持向量机模型。
2.2 图像预处理将彩色图像转换为灰度图像，将复杂的图像信息简化为灰度值，方便后续的图像处理。
然后，将灰度图像进行二值化处理，将图像转换为黑白两种颜色，使图像中的包装部分与背景部分相分离。
对二值化图像进行形态学操作，去除图像中的噪声，并对包装进行细化和平滑处理。
2.3 特征提取从处理后的图像中提取特征向量，用于支持向量机模型的训练和测试。
本文选择了两类特征，分别为像素特征和形状特征。
像素特征包括灰度平均值、灰度方差、颜色直方图等；形状特征包括面积、周长、紧凑度等。
通过计算每个特征的数值，可以得到每个图像的特征向量。
2.4 模型训练与测试使用支持向量机训练数据集，构建分类模型。
在训练过程中，需要选择合适的参数，如核函数类型、惩罚因子等。
本文采用交叉验证的方法，在训练集中选择最优的参数组合。
然后，使用训练好的模型对测试集中的图像进行分类，判断是否存在外观缺陷。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，在图像识别领域有着广泛的应用。
而条烟包装外观缺陷检测是一项重要的质量控制工作，对于烟草生产企业来说至关重要。
本文将介绍基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测方法。
一、方法概述在条烟包装外观缺陷检测中，我们需要将图片中的包装外观进行识别和检测，对于包装上的瑕疵、损坏、污渍等进行自动判断和识别。
支持向量机是一种监督学习算法，能够从训练样本中学习到合适的模型，然后用于对新样本的分类或回归。
二、数据预处理在建立支持向量机模型之前，需要对图片数据进行预处理。
我们需要对采集到的图片进行颜色空间转换，比如将RGB空间转换成灰度空间。
然后，对图片进行大小调整，使其统一尺寸。
接着，需要对图片进行边缘检测和特征提取，以便将图片转换成可用于SVM模型训练的特征向量。
三、特征提取在条烟包装外观缺陷检测中，我们可以使用各种特征来描述图片。
常用的特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
这些特征可以通过图像处理算法进行提取，然后将它们组合成一个特征向量，作为支持向量机的输入。
在特征提取时，需要注意选择对于包装外观缺陷检测有区分度的特征，以提高模型的准确性。
四、模型训练在特征提取完成后，就可以使用支持向量机进行模型训练了。
在训练过程中，需要选择合适的核函数（比如线性核、多项式核或高斯核）以及适当的超参数，以优化模型的分类性能。
训练过程中，需要使用已经标注好的图片数据，将提取的特征向量作为输入，将图像的分类标签（正常/异常）作为输出进行建模训练。
五、模型评估完成模型训练后，需要对模型进行评估。
一般来说，我们需要将部分数据集用于模型的训练，剩余的数据集用于模型的评估。
可以采用交叉验证等方法进行模型性能的评估，并根据评估结果对模型进行调优。
衡量模型性能时，常用的指标包括准确率、召回率、F1-score等。
六、模型应用完成模型训练和评估后，可以应用模型于实际的包装外观缺陷检测任务中。
基于机器视觉的卷烟包装外观质量瑕疵在线识别方法
基于机器视觉的卷烟包装外观质量瑕疵在线识别方法曾丹梦 舒娟*廖强重庆中烟工业有限责任公司 重庆 400060摘要：传统卷烟外观质量瑕疵在线识别方法直接对图像瑕疵特征进行提取，未对卷烟外观图像数据进行预处理，造成传统方法识别精度低，因此提出基于机器视觉的卷烟外观质量瑕疵在线识别方法。
首先，对卷烟外观图像进行数据预处理，去除背景区域，提高对比度和图像瑕疵特征提取的准确性；其次，利用提取到的瑕疵特征，设计基于机器视觉的卷烟外观质量瑕疵在线识别流程；最后，基于机器视觉实现卷烟外观质量瑕疵在线识别。
通过实验结果表明：此设计方法的识别正确率为100%，具有更高的识别精度。
关键词：机器视觉 卷烟外观 质量瑕疵识别 识别方法中图分类号：TS452文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2024)05-0084-04 An online Identification Method for the Quality Defects of Cigarette Packaging Appearance Based on Machine VisionZENG Danmeng SHU Juan*LIAO QiangChina Tobacco Chongqing Industrial Co., Ltd., Chongqing, 400060 ChinaAbstract:Traditional online identification methods for the quality defects of cigarette appearance directly extract the defect features of images, without preprocessing the image data of cigarette appearance, resulting in their low identification accuracy, so this paper proposes an online identification method for the quality defects of cigarette ap⁃pearance based on machine vision. Firstly, it performs data preprocessing of the images of cigarette appearance, and removes background areas, in order to improve the contrast ratio and the accuracy of extracting the defect features of images. Then, it uses the extracted defect features to design an online identification process for the quality defects of cigarette appearance based on machine vision. Finally, it achieves the online identification of the quality defects of cigarette appearance based on machine vision. Experimental results show that the designed method in this paper holds an identification accuracy rate of 100% and higher identification accuracy.Key Words: Machine vision; Cigarette appearance; Quality defect identification; Identification method随着现代社会经济发展和精神文明水平的提高，人们对卷烟包装质量要求逐渐提高。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测条烟包装外观缺陷检测是条烟生产过程中十分重要的一环。
对于条烟包装外观缺陷的准确检测，可以帮助生产商及时发现并修复缺陷，确保产品质量的稳定性。
本文将介绍一种基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测方法，该方法可以有效地检测出条烟包装外观缺陷，并提高检测的准确性。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
在条烟包装外观缺陷检测中，我们可以将每个样本表示为一个特征向量，并将其对应的标签表示为正例或负例。
通过训练支持向量机模型，可以得到一个用于分类的决策函数。
在条烟包装外观缺陷检测中，可以提取各种特征来描述每个样本的外观。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
可以通过计算每个特征的统计量（如平均值、方差等）来表示样本的特征向量。
在训练支持向量机模型之前，需要准备一个带有标签的数据集。
该数据集包括正例样本（有缺陷的包装）和负例样本（无缺陷的包装）。
训练数据集需要经过特征提取的过程，将每个样本表示为一个特征向量。
在训练支持向量机模型时，需要设置一些参数，如核函数、惩罚参数等。
核函数可以将低维特征空间映射到高维特征空间，从而使得样本在高维空间中更容易被分离。
惩罚参数可以控制支持向量机的复杂度，避免过拟合或欠拟合。
训练完成后，可以使用支持向量机模型对新的样本进行预测。
对于条烟包装外观缺陷检测，模型将根据每个样本的特征向量判断其是否为正例或负例。
预测结果将帮助生产商及时发现条烟包装的外观缺陷，并采取相应的措施进行修复。
通过使用基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测方法，可以有效地提高检测的准确性和效率。
支持向量机模型可以较好地处理高维特征空间中的分类问题，而且具有较强的泛化能力。
这种方法可以应用于各种类型的条烟包装外观缺陷检测，为生产商提供可靠的质量控制手段。
视觉检测系统在卷烟条盒外观质量检测上的应用
视觉检测系统在卷烟条盒外观质量检测上的应用本文通过对视觉检测系统和以往传统的外观质量检测进行对比，得出视觉检测系统优于以往传统的外观检测方式。
通过对视觉系统在卷烟条包外观质量检测上的使用案例介绍，希望能和大家共同探讨。
1.传统的外观质量检测的种类据调查，传统质量检测有以下几类：①机械探针式检测，即条盒玻璃纸检测利用玻璃纸破损后会离开条盒表面接触到探针从而产生机械形变的原理来检测玻璃纸是否破损，这是一种机械接触式检测方式，其缺点是检测精度低。
②各类传感器式检测（包括电感，电容，光纤，色差，颜色等传感器检测），主要用于检测条盒纸反盒?条盒纸翘边等缺陷，但是对条盒破损?包装错位?条盒拉线错牙?玻璃纸无等缺陷难以识别检测。
③视觉传感器式检测，这属于智能相机式检测方式，特点是体积小?功耗小?系统设置简单，利用“傻瓜式”设置界面来设定几个参数，从而达到检测的目的，其缺点是：由于相机处理单元能力低，无法执行复杂的图像算法，所以检测能力有限。
④“相机+板卡+工控机方式”利用了工控机具有高速CPU处理速度、大容量内存和软件可扩展性等优点，使系统可以满足更高端的检测需求，能够检测出更多产品种类及各种更微小的缺陷。
而且检测软件是自主开发，扩展性非常强，可以加入很多针对烟条某一类缺陷的检测算法，升级和技术更新的空间非常大。
2.硬件结构在四种传统的外观质量检测中，“相机+板卡+工控机”检测系统是利用现代机器仿生技术来完成的。
该检测可以有效地检测出条盒包装中常见的条盒纸无、条盒纸错牌、条盒纸翘边、条盒纸破损、玻璃纸错牙、玻璃纸缺失等缺陷，并将外观质量不合格的烟条从生产线上剔除，从而有效避免不合格条盒烟包流入市场B下面是设计的过程：2.1系统原理本系统是一个包括计算机的机器视觉系统，工作原理如下：2.1.1条烟通过条烟收集器收集后，输送到分烟机构，分烟机构对紧邻的条包进行分离，使条烟的侧面检测位暴露出来，有利于进行视觉检测。
烟草包装密封完整性测试解决方案
上海众林机电设备有限公司香烟包装密封完整性测试解决方案包装完整性测试是烟草行业质量保证的一个重要环节，因为泄漏的包装可能会导致有害气体（最常见是氧气、水分）和有害微生物侵入，进而出现黄斑烟（霉变）。
具备包装完整性测试的能力是不可缺少的，以确保产品一致性和完整性。
香烟包装本身具有一定的特殊性，首先，硬盒香烟包装具有内硬外软的特性，软盒香烟包装一旦受压容易爆破。
其次，包装本身的密封是‘脆弱’的。
这将给香烟包装的完整性测试带来挑战。
一方面，完整性测试不能破坏包装；另一方面，必须测出‘脆弱’密封香烟包装可能存在的各种泄漏情况，如末端封口不严、拉丝处泄漏、塑料膜本身有微孔等，并且要保证测试的精度和测试结果可重复。
传统的香烟包装完整性测试方法主要包括目视检测和破坏性测试。
目视检测效率比较低、主观性强。
而破坏性测试，主要是依据烟草标准YCT 140-1998里规定的充气法，该方法测试过程繁琐、干扰因素多、重复性差，并且破坏性测试对原料损耗大，提高了检测成本。
针对香烟包装完整性测试的特殊性，美国PTI开发了一套专用的测试腔体，结合现有的VeriPac 415系统，用于香烟包装的完整性测试。
该系统具有无损、定量、重复性好、客观的特性。
可以适用于不同的包装形式，包括软包、硬包、条状。
VeriPac 415系统采用的ASTM F2338-09测试标准获得FDA认可及推荐。
并且ASTM测试方法是基于VeriPac系统开发的。
真空衰减法原理VeriPac415系统是采用ASTM F2338-09测试标准的真空衰减法测漏原理。
即将香烟包装放入测试腔体中，对测试腔体抽真空，香烟包装内外形成压差，在压差的驱动下，包装内气体通过漏孔进入到测试腔体，真空度传感器监测到测试腔体绝对压力和差压的变化，通过和参考绝压值、参考差压值比较，判定包装是否合格。
可行性研究采用PTI的VeriPac415测试系统，分别对香烟硬包装和软包装的完整性开展了可行性研究。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测条烟包装外观缺陷的检测是制烟行业质量控制的重要环节之一。
传统的条烟包装外观缺陷检测方法通常需要大量的人力资源和时间，而且存在主观性较高的问题。
为了解决这些问题，研究者们开始尝试使用机器学习算法来进行条烟包装外观缺陷检测。
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）被广泛应用于图像识别领域，可以用于准确和高效地检测条烟包装外观缺陷。
支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是通过求解一个凸二次优化问题，找到一个最优的超平面，将不同的样本点分开。
在条烟包装外观缺陷检测中，可以将正常的包装视为一个类别，将有缺陷的包装视为另一个类别，然后使用SVM模型进行分类。
需要准备一组具有标记的样本数据集。
这些样本数据集应包含正常的条烟包装和不同类型的缺陷包装。
通过对样本数据进行图像预处理，如去噪、灰度化和二值化等操作，将图像转化为可以用于机器学习的特征向量。
然后，将处理后的特征向量作为输入，构建支持向量机模型。
SVM模型具有核函数的选择问题，不同的核函数可以用于处理不同类型的数据。
高斯核函数常用于处理线性不可分的数据，而多项式核函数常用于处理多项式特征的数据。
选择合适的核函数需要根据具体的应用场景。
接下来，使用经典的SMO算法（Sequential Minimal Optimization）进行SVM模型的训练。
SMO算法是一种迭代的优化算法，可以求解拥有多个变量的凸二次规划问题。
训练完成后，使用训练得到的SVM模型对新的条烟包装进行检测。
将条烟包装的特征向量输入到SVM模型中，可以得到对应的预测结果。
如果预测结果为正常，则认为该包装没有缺陷；如果预测结果为缺陷，则认为该包装存在外观缺陷。
可以根据检测结果进行相应的处理。
如果检测到有缺陷的包装，可以将其从生产线上剔除，以保证产品质量。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测具有高准确性和高效率的优点。
通过充分利用已有的标记样本数据集，SVM模型可以学习到不同类别之间的特征差异，能够对新的样本进行准确的分类。
烟包外观在线视觉检测装置的研发
烟包外观在线视觉检测装置的研发摘要：通过集成式的智能工业相机，成功开发出了GDX2包装机全过程视觉检测系统，使其能够在现场强干扰、高速运行、复杂背景的环境下，实现对烟包全过程的检测与剔除。
同时通过二次开发Micro II系统，使得相关数据可以得到保留与设置，并通过数采系统反馈至厂级数据库，从而实现从下至上的全程监控。
从而有效的解决外观缺陷烟包流入下游工序的问题。
关键词：烟包外观、视觉检测、检测装置、研发1.硬件设计1.1相机选择首先分析视觉硬件处理速度必须大于设备生产速度，已知中支烟生产速率250ppm=4.16fps，标准烟生产速率 400ppm=6.67fps，因此，考虑到相机的稳定运行，帧率选择必须大于10fps。
相机成像的实质是建立三维空间中的物体与其在二维空间的像的映射关系。
X 为被测物体的实际值，x为对应的像素长度，F 为被测物体与镜头的距离，f为焦距。
根据成像关系有：本测量系统视场最大范围约为91.5 mm*66mm，即视场要求最大值为91.5mm。
Pre=FOV /Res式中，Pre 表示精度，FOV表示视场大小，Res 表示分辨率。
焦距的计算公式如下：f=p*h /FOV根据测量精度及视场大小，有如下公式计算所需分辨率：式中， f 表示焦距，p 表示感光尺寸，h表示工作距离，FOV 视场大小。
以最小精度0.1mm计算，像素高 =91.5/0.1=915，像素宽= 66/0.1=660，基于此，可以计算出所需要相机的分辨率必须大于915*660。
因此，必须选择分辨率1280*1024以上的相机。
1.2光源类型选择通过比较寿命、亮度、设计自由度等指标，选择LED光源LED光源具有以下特点：体积小LED光源与传统光源相比体积小、重量轻，可以制作成各种形状的器件，便于各种灯具和设备的布置与设计，适应性强，适用范围广。
(2)环保性能好由于LED光源在生产过程中无需添加金属汞，因此LED废弃后，不会造成汞污染，且其废弃物几乎可以全部回收利用，不仅节约了资源，还保护了环境。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习方法，具有良好的泛化能力和适应性，对于非线性和高维特征的数据具有较高的分类精度。
在条烟包装外观缺陷检测中，SVM可以利用其强大的分类能力和优化算法对包装外观进行准确的分类和判定。
在条烟包装外观缺陷检测中，首先需要构建一个合适的特征向量来描述条烟包装外观，常用的特征向量包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。
然后，通过采集一定数量的正常和缺陷的条烟包装外观图像，利用图像处理技术提取出各种特征，并构建一个特征向量集。
接着，准备好样本数据集，将其分为训练集和测试集，训练集用于训练SVM分类器，测试集用于验证和评估分类器的性能。
在训练过程中，可以采用交叉验证的方法选取最优的参数，以提高分类准确度和泛化能力。
在实际应用中，为了提高检测效率和准确度，可以结合图像处理技术和机器学习算法。
可以利用边缘检测算法和形态学处理技术对图像进行预处理，提取出条烟包装的形状信息；然后，利用颜色直方图特征和纹理特征来描述包装的颜色和纹理信息；将得到的特征向量输入到SVM分类器中，进行缺陷检测和分类。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测方法具有很大的应用潜力和发展前景。
通过合理选择特征和优化算法，可以实现高效、准确和稳定的包装外观缺陷检测，提高条烟生产线的质量控制水平，减少质量风险，提升生产效益和质量效益。
还可以将该方法应用到其他产品的质量检测中，如食品、药品等行业，为工业生产和商品质量提供有力的支持。
基于支持向量机的条烟包装外观缺陷检测方法在商品质量控制和市场竞争中具有重要的意义。
随着图像处理技术和机器学习算法的不断发展，相信该方法在未来会有更广泛的应用和进一步的研究突破。
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从缺陷检测到质量控制——烟包质量缺陷视觉检测方案
时间：2013-12-2614:05来源：印刷英才网编辑：多多
目前，我国烟包印刷工艺以凹印为主，胶印为辅。
烟包印刷不仅大量采用了金银卡纸、素面镭射纸、光柱镭射纸等特殊的承印材料，而且表面处理工艺较多，如凸点光油、网印光油、C平方、镭射转移等，压凸、压纹、模切等局部印后工艺更是必不可少。
这种多种工艺融合在一起的加工方式有一定的操作难度，容易出现质量缺陷，因此，烟厂对烟包质量提出了越来越高的要求，这就使得烟包质量缺陷检测手段得到了不断发展和完善。
一，印前质量控制在印前环节，由于烟包印刷企业的产品种类一般较少，因此PDF 制版文件和经RIP处理后的文件校对工作量小，CIP3/CIP4等最新的制程也很少普及。
但随着产品种类的不断增加，可以通过引入“电子文稿对版系统”来解决文件格式转化错误、拼版错误、RIP错误等印前质量问题产生的风险。
印刷质量缺陷在线检测最新的高精度在线检测是目前备受业界推崇的一种烟包印刷质量缺陷检测方式，其可以对低于0。
1mm的刀丝、套印不准、漏印等凹印缺陷进行高精度检测。
此外，国内外已经开发出可以对光柱镭射纸、素面镭射纸、金银卡纸印刷效果进行颜色测量的高光谱颜色测量系统，可在白卡纸上获得与采用X-Rite分光光度计相同的色差测量结果；而对于其他反射性纸张，在X-Rite分光光度计无法正常工作的情况下，通过高光谱颜色测量系统可以获得稳定、一致的颜色测量结果，测量精度可达0。
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在烟包胶印中存在的主要质量问题为因水墨平衡控制不当所导致的色差、干水、墨迹等瑕疵，质量检测的重点是对色差及部分印刷缺陷进行控制。
视觉检测方案是利用加装在胶印机上的“在线检测+颜色测量”系统，进行100%印刷质量缺陷检测以及关键墨键区域的颜色实时测量。
由于胶印机的“在线检测+颜色测量”系统需要在现有胶印机上进行结构改造，因此如果想要实现胶印在线废品剔除功能，就需要进行较大动作的设备改造。
对此，烟包印刷企业普遍存在疑虑，后来又衍生出了独立于胶印机的离线测量系统，其可以放置在胶印机的旁边，配置看样台，工人可以在抽样的过程中，直接完成抽样产品的离线扫描，然后视觉检测系统同样可以给出100%的印刷质量缺陷检测结果，以及关键墨键区域的颜色测量结果。
随着品质要求的不断提高，胶印机制造厂商也逐渐意识到在线印刷质量缺陷检测的价值所在，于是在新设备出厂之前，就对胶印机结构进行改造，包括预留图像系统安装空间、设置独立的废品仓及控制系统等，这也在一定程度上推动了胶印在线质量缺陷检测系统的推广和应用。
二，过程质量控制典型的烟包印刷全流程解决方案如图1所示，主体分为单张烟包交付方式和卷盘烟包交付方式，不仅包括单张烫印、单张网印、单张模切、卷对卷烫印、卷对卷模切等工艺，还包括部分C平方工艺，在这些工艺中会产生大量废品，如烫印废品、上光废品、模切废品等，因此，烟包印刷过程同样需要进行自动化品质控制。
过程质量缺陷视觉检测系统主要分为以下3类。
1.烫印质量缺陷在线检测系统无论是圆压圆烫金机还是平压平烫金机，烫金版的压力、温度以及电化铝的质量都会造成烫印图案转移不良或缺失等质量瑕疵，且电化铝本身成本较高，因此在烫金机上进行在线质量缺陷检测，可以极大程度地提高成品率、降低成本。
目前，由于国产平压平烫金机链道空间狭窄，尚无法安装全幅面检测系统，而卷筒纸烫金机上存在较多的安装空间，完全可以实施在线检测系统的改造。
据了解，云南九九彩印有限公司、云南侨通包装印刷有限公司、东莞智源彩印有限公司等烟包印刷企业都已经率先引
进了烫印质量缺陷在线检测系统。
2.模切压凸质量缺陷在线检测系统在模切机上加装质量缺陷检测系统（如果压凸和烫印利用同一道工序完成，可在烫金机上实现压凸在线检测），可以实现压痕、压凸以及模切等质量缺陷的在线检测。
通常情况下，压凸质量较难控制，因此是过程质量检测的重点。
3.独立大单张离线质量检测系统为了缩短整体工艺链条，目前国内外很多企业都是采用独立的大单张离线质量检测系统对未模切的大单张样品进行质量检测。
通过检测的正品，经过模切后可直接出厂，无需再进行出厂终检；而未通过检测的废品，可经过最后一道小张检品机检测或人工检测后再出厂。
对于这种过程质量控制方式，如果大单张废品率高于20%或大单张的拼版联数较少，整体生产效率就会较低。
此外，为了保证100%正品率，对幅面为1020mm大单张检测所用的图像系统的精度配置要求较高，一次性成本投入较高。
三，出厂终检视觉系统国内大部分企业在配置质量缺陷视觉检测系统时，都是从最后一道环节——出厂终检开始引入设备，基本处于“头痛医头、脚痛医脚”的状态。
出厂终检是质量检测的必要环节，是保证客户获得无瑕疵产品的关键步骤。
近年来，出厂终检视觉系统在国内发展较快，技术成熟度也较高。
针对烟包印刷质量的出厂终检视觉系统，可分为复卷检品机和单张检品机2种。
1.复卷检品机复卷检品机是烟包印刷最终以整卷方式交付给烟厂的终检质量检测系统，主要针对软包产品，如红云红河集团的“红云软珍”烟包和红塔集团的“珍品玉溪”烟包。
对于卷盘软包交付方式，无法通过人工方式进行抽检，因此只能依靠复卷检品机来完成，其可对卷盘软包产品进行高速检测，然后对检测后的缺陷进行筛选，最终按照烟厂要求（一大盘内不多于3个接头）进行拼盘，然后出货交付。
目前，云南九九彩印有限公司、云南侨通包装印刷有限公司、云南通印股份有限公司等烟包印刷企业已经成功应用了该检测技术，检测效率大大提高。
2.单张检品机单张检品机在国内推广最早，使用率最高，可以适应烟包硬盒小张、软包、条盒等产品的100%出厂质量检测，其最高检测速度已经超过10万张/小时，配置的CCD相机数量从1个独立检测扩展到4～5个相机联合检测。