智能控制技术在烟草设备中的应用研究

山东中烟工业有限责任公司青州卷烟厂 杜昱忻

1 概述

烟草机械是生产烟草产品的专用生产设备、工具、仪器仪表的总称。随着科技的不断进度，烟草设备的种类也在随之增加，并逐步向智能化、自动化方向发展。如何快速、高效的生产高质量的卷烟成为目前亟待解决的重要难题。随着社会的不断进步和发展，研究人员逐步将智能控制技术应用于卷烟设备中，智能控制技术的应用大大的改善了烟草的生产质量，也提高了生产效率，为烟草设备带来重大技术的进步[1]。

2 烟草生产过程中的智能控制

2.1 神经网络技术的应用

卷积神经网络（CNN）是深度学习基本模型之一，具有权值共享、稀疏连接、降采样等特点。因其可以充分提取数据本身的特性，约简数据维度，且具有相对的平移、旋转、缩放不变性，故适合处理烟草设备产生的海量数据。卷积神经网络通过卷积与自采样的交替，最后通过全连接层进行输出，其作为一种有监督的深度模型架构，采用了BP算法进行反向传递，并利用梯度下降法更新每层的参数。近几年越来越多的专家学者将卷积神经网络用于烟草设备中，卷积神经网络模型图，如图1：

图1 神经网络模型

卷积神经网络的应用能够实现在烟草生产过程中对各设备精准控制。如电机的启停、阀门的通断、信号的传输以及伺服系统的控制。相比传统的控制方式，卷积神经网络可以更精准、快捷的控制烟草机械设备，可以最大限度的调整信号传输效率，大大降低系统安装、运行和劳动力成本[2]。

2.2 机器视觉的应用

由于烟草生产过程中需要大量的劳动力，机器视觉的应用提高了精准度的同时节省了劳动力。机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉在烟草生产过程中达到实时要求，以及时反馈生产信息[3]。根据所需生产量的不同而从秒级到分钟级，原则是保证管理人员不会因为速度问题而影响生产效率。系统处理的准确性和及时性是系统的必要性能，要充分考虑系统当前和将来可能承受的工作量，使系统的处理能力和响应时间能够满足生产要求。

机器视觉系统能够实现非接触测量，将测量者与被测对象统一结合，并不会使系统相互干扰并且提高了系统的精准度。传统的人眼观测，容易引起疲劳从而引发机器事故，机器视觉系统的应用可以有效避免这一事故。此外，机器视觉系统标签的并行式会话允许远距离识读，信息存储量大等优点使其拥有广泛的应用前景。

3 未来发展趋势

在现阶段的研究中，神经网络在烟草生产过程中的有标签数据特征学习占有重要位置，然而在实际应用中，数据的出现往往没有标签，并且数量巨大，掌握这些数据的标签是十分困难的事情。在不远的将来，随着数据集和存储技术的发展，无数据标签的数据特征学习，将会越来越来被重视，如何智能自动的为烟草生产数据添加标签将是研究的热点。此外，在实际应用中的神经网络模型，远远低于当前最大的深度模型所包含的参数，神经网络模拟类似于人脑的结构，在巨大数据样本的情况下，更容易捕捉数据特征，从而获得更高的分类准确率[4]。因此，研究高精度的硬件设备，配合神经网络海量数据学习，能够将神经网络更好的应用在烟草生产研究领域。

4 结语

随着社会的不断发展，机械化与科技化的结合越来越紧密，科技化对机械工业的发展越来越重要，科技化的不断发展给烟草的生产带来飞跃式的提升。其中，运用基于卷积神经网络、机器视觉的特征提取会大大提高烟草的生产的效率，生产的精度也会越来越高[5]。