常州plc培训

常州PLC编程培训

常州和讯自动化培训中心欢迎您!
当前位置:网站首页 > 新闻中心 新闻中心
基于高光谱成像的烟叶除杂应用研究-常州机器视觉培训,常州上位机培训
日期:2024/3/20 16:57:55人气:  标签:常州机器视觉培训 常州上位机培训

烟草在加工过程中不可避免地会混入麻绳、木屑、泡沫、纸片、羽毛、塑料、橡胶、金属、石块,或产生霉变烟叶和梗签等多种杂物,这些杂物与烟草有着本质上的区别或差异,若不能将其精准去除,将对卷烟制造过程和卷烟产品分别产生极大的安全和质量隐患,并严重影响卷烟制造商及其品牌口碑。


一、杂物类别和除杂标准


01

杂物类别

一类杂物:金属、羽毛、塑料等

二类杂物:纸、石头、麻绳、玻璃等

三类杂物:非烟叶叶子、种子、竹签、杂草等


02

除杂标准

一类杂物含量:≤0%

二、三类杂物含量:≤0.00665%


二、传统除杂方式


主要包括风力除杂、光电除杂、磁力除杂和人工挑选除杂,其中风力除杂、光电除杂、磁力除杂均是针对杂物的特定属性差异进行有针对性的识别并剔除,如比重的差异、颜色的差异和磁性的差异,因此一种除杂方式只能识别和剔除某一类杂物,类别受限,容易存在漏检。人工除杂可以识别绝大部分非烟物质杂物,但人眼容易疲劳且工作效率较低。

17.png

为解决上述需求及痛点,本文主要通过光谱成像技术与设备来区分烟叶和非烟杂物,利用烟叶和非烟杂物的光谱特征差异,实现对两者的高效精准识别。


三、高光谱成像烟叶除杂


高光谱成像技术,是图像与光谱技术相结合的三维信息获取技术,具有图谱合一、检测速度快的特点。利用光谱信息技术,非烟杂物与烟叶在相同光学环境下会形成独有光谱,基于烟叶和杂物两者物质的光谱特征差异,判别出各类非烟杂物,完成烟叶与杂物的分类与剔除。

18.png

光谱成像技术烟叶除杂原理


烟叶除杂可行性验证

验证设备:推扫式短波红外高光谱相机(光谱范围:900-1700nm),是一款拥有超高光谱分辨率和图像分辨率的推扫成像高光谱相机,可广泛应用于挂载、便携、室内等应用场景。 该相机基于推扫式高光谱成像原理,覆盖短波红外(900-1700nm)光谱范围,光谱分辨率可达3nm,具备超高成像速度、高灵敏度和优越的信噪比,可按需快速、精准获取目标物的空间图像信息和光谱信息,利用目标物不同部位或成分的光谱特征,进行无损、无接触、快速高效的精准获取、发现识别、分类筛选和分析应用,广泛应用于智能分选、材料分析、颜色测量等领域。

19.png

推扫式高光谱相机VIX-S270

验证方法:将烟叶切碎成烟丝,把杂物(塑料)混合到烟丝中,模拟真实烟叶杂物判别场景,使用短波红外高光谱相机进行数据采集分析,可看到烟叶和塑料杂质存在明显差异。

验证过程:


1、在烟丝里放入一些塑料杂物

2、对混有塑料杂物的烟丝进行光谱数据采集,采集范围:920nm~1700nm

3、选取1100nm、1200nm、1400nm三个特征波段光谱数据(如图1)

20.png

图1:三波段光谱图

1710487350.png

烟丝和非烟杂物(塑料)光谱曲线图

两者存在明显差异


4、对所选取的三个波段光谱数据进行合成伪彩图,分析处理后塑料可明显识别(图2)

22.png

图2:光谱分析伪彩图

验证结论:用短波红外高光谱相机替代传统风选、磁选等方式,利用光谱视觉波段看得宽,物质特征波段抓得准的特性,采集烟叶和非烟杂质的光谱数据,基于烟叶和杂质两者物质独有的光谱特征差异,结合定标模型匹配算法,可实现烟叶和非烟杂物的精准识别。


本文网址:
下一篇:没有资料

相关信息:
版权所有 CopyRight 2006-2013 常州和讯自动化培训中心 电话:0519-85602926 地址:常州市新北区府琛商务广场2号楼1409室
《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证》 编号:苏ICP证1312012312号 网站统计 技术支持:常州山水网络
本站关键词:常州plc培训 常州PLC编程培训网站地图 网站标签
在线与我们取得联系