计算机视觉在烟叶自动解包工序中的应用研究

摘要：针对烟草制丝车间自动解包工序中存在的问题，提出了基于计算机视觉技术的库卡机器人智能识别与安全控制系统设计方案。通过结合计算机视觉技术，系统设计包括图像采集、数据处理、控制执行及用户交互界面，旨在实现烟包的快速识别、精确定位和安全抓取。尽管存在环境适应性、成本效益及算法泛化能力等局限性，但研究成果对烟草制丝行业及工业自动化领域具有重要的实际应用价值和参考意义。

关键词：烟草；计算机视觉；机器人；自动化

中图分类号：TP305 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）19-0111-04

0 引言

随着工业4.0时代的到来，智能制造成为制造业转型升级的重要方向。在烟草加工领域，自动化技术的应用极大地提高了生产效率和产品质量，降低了人工成本和劳动强度[1]。特别是在制丝车间的自动解包工序，利用机器人技术实现烟包的自动拆箱和拆袋，对于提升整个制丝生产线的自动化水平具有重要意义。然而，现有的机器人视觉识别系统仍存在一定的局限性，如识别精度不高、对异常情况的响应不够灵敏等问题，这些问题的存在不仅影响了生产效率，也给操作人员的安全带来了隐患。

烟草制丝是卷烟生产过程中的关键环节，它涉及将烟叶转化为适合卷烟机加工的烟丝。这一过程包括多个工序，如烟叶的切割、发酵、干燥、粉碎、混合等。在这些工序中，自动解包作为起始步骤，其作用是将烟叶从包装箱中取出，为后续的加工处理做准备[2]。自动解包工序的效率和准确性直接影响到整个制丝生产线的运行。自动解包工序的重要性在于其能够减少人工干预，降低劳动强度，同时提高解包速度和准确性。然而，当前的自动解包技术主要依赖于机械臂和传感器的物理识别，缺乏足够的智能性，导致在面对不同形状、大小和材质的烟包时，容易出现识别错误和操作失误。此外，现有的系统在遇到非标准物体或异常情况时，往往缺乏有效的应对措施。

现有自动解包技术存在的问题。

1） 识别精度问题：现有的视觉系统在复杂光照和遮挡条件下，难以准确识别烟包的边缘和特征。

2） 适应性问题：对于不同尺寸和形状的烟包，现有系统需要人工调整参数，缺乏自适应能力。

3） 安全控制不足：在操作过程中，缺乏对非操作区域闯入异物的监测和预警机制，存在安全隐患。

4） 数据处理能力有限：现有的工控系统在处理大量数据时，可能会出现延迟或遗漏，影响生产效率[3]。

本研究旨在通过结合人工智能与计算机视觉技术，提高库卡机器人在自动解包工序中的识别精度和安全控制能力。这不仅能够减少因识别错误导致的工艺事故，保障操作人员的安全，还能够提升生产效率和产品质量。此外，研究成果对于推动烟草制丝行业的技术进步、促进工业自动化的发展具有重要的理论和实践意义。

1 计算机视觉技术在工业自动化中的应用

1.1 计算机视觉技术概述

计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的交叉学科，其目标是使计算机能够理解和解释视觉信息。在工业自动化领域，计算机视觉技术被广泛用于物体识别、定位、测量、检测和控制等方面，是实现智能制造的关键技术之一[4]。

图像处理是计算机视觉的基础，它包括对图像进行增强、滤波、边缘检测、特征提取等操作。这些操作可以帮助计算机识别图像中的不同特征，如形状、纹理、颜色等。模式识别是计算机视觉的核心，它涉及从图像数据中提取有意义的信息，并将其分类为不同的类别。这通常通过训练机器学习模型来实现，如支持向量机（SVM）、神经网络等。机器学习是计算机视觉中的关键技术，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能。深度学习，作为机器学习的一个分支，通过使用多层神经网络来模拟人类大脑的工作方式，已经在图像识别和分类任务中取得了显著的成果[5]。

1.2 库卡机器人视觉系统概述

库卡机器人视觉系统是一种集成了高级图像处理和计算机视觉技术的自动化系统。该系统通过搭载高分辨率的摄像头，捕获工作环境中的图像数据[6]。随后，利用先进的图像处理算法，对采集到的图像进行去噪、增强和特征提取等预处理操作，以提高图像质量并突出目标物体的特征。计算机视觉算法进一步分析这些特征，实现对目标物体的识别、定位和跟踪。最终，机器人根据视觉系统的分析结果，执行相应的动作，如抓取、搬运或装配等任务[7]。

库卡机器人视觉系统的关键技术主要包括以下几个方面：

1） 图像采集技术：高质量的图像是准确识别的前提。图像采集设备必须具备高分辨率、高帧率和良好的光照适应性，以确保在各种环境下都能获取清晰的图像数据。

2） 图像处理技术：图像处理技术涉及对采集到的图像进行必要的预处理，如去噪、对比度增强、边缘检测等，以提高图像的识别效果。

3） 计算机视觉算法：计算机视觉算法是视觉系统的核心，负责从处理后的图像中提取有用信息，并将其转化为机器人可以理解和执行的任务。常用的算法包括模板匹配、特征匹配、深度学习等。

4） 运动控制技术：机器人视觉系统的最终目的是控制机器人的运动。运动控制技术确保机器人能够根据视觉系统的反馈信息进行精确的运动轨迹规划和执行。

在烟草制丝车间的自动解包工序中，库卡机器人视觉系统主要应用于识别和处理烟包。机器人通过视觉系统识别烟包的位置、形状和尺寸，然后精确地抓取烟包并进行解包。然而，由于视觉识别技术的局限性，该工序在实际操作中仍存在一些问题，如识别错误导致的烟包损坏、工控程序漏掉烟包属性导致的重复操作等。这些问题严重影响了生产效率和产品质量。

为了解决这些问题，库卡机器人视觉系统需要不断地进行技术升级和优化。例如，通过引入深度学习算法，提高视觉识别的准确率和鲁棒性；通过优化图像处理算法，提高在复杂光照条件下的图像识别效果；通过改进运动控制算法，提高机器人的操作精度和响应速度。

2 方案设计

2.1 库卡机器人自动解包系统的设计

2.1.1 系统架构设计

本研究提出的库卡机器人自动解包系统架构包括图像采集模块、数据处理模块、控制执行模块和用户交互界面4个主要部分。系统架构的设计旨在实现对烟包的快速识别、精确定位和安全抓取。

1） 图像采集模块：负责采集烟包的图像信息，包括使用高分辨率工业相机和适当的照明系统以获得清晰的图像。

2） 数据处理模块：涉及图像预处理、特征提取和识别算法，用于从图像中识别出烟包的边缘和关键特征。

3） 控制执行模块：根据数据处理模块的输出，生成控制信号，指导库卡机器人进行精确的抓取和放置动作。

4） 用户交互界面：提供系统状态显示、操作记录、故障诊断和系统参数配置等功能，便于操作人员监控和管理。

2.1.2 视觉识别模块设计

视觉识别模块是系统的核心，其设计关键在于算法的选择和优化。本研究采用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN） ，来实现对烟包特征的自动学习和识别。

1） 图像预处理：包括滤波、增强和归一化等操作，以提高图像质量并减少后续处理的计算量。

2） 特征提取：利用CNN的多层结构自动学习图像中的特征表示，无须手动设计特征提取器。

3） 目标识别：通过训练好的CNN模型，对图像中的烟包进行识别，确定其位置和姿态。

2.1.3 安全控制策略设计

安全控制策略的设计旨在确保自动解包过程的安全性，防止意外伤害和设备损坏。

1） 异常检测：通过实时监控机器人的运动状态和视觉识别结果，检测异常情况，如识别失败或异物入侵。

2） 紧急停止：在检测到异常情况时，系统能够立即发送停止信号，使机器人停止当前动作。

3） 安全区域设置：定义操作区域和安全区域，确保机器人的动作被限制在安全区域内。

4） 故障诊断与恢复：系统能够诊断常见的故障，并提供恢复指导，减少停机时间。

2.1.4 系统集成与优化

系统集成是将各模块集成为一个协调工作的完整系统，优化则是确保系统高效、稳定运行的过程。

1） 硬件集成：包括库卡机器人、工业相机、照明系统和传感器等硬件设备的集成和调试。

2） 软件集成：涉及控制软件、视觉识别算法和用户交互界面的集成。

3） 性能优化：通过算法优化和硬件调整，提高系统的处理速度和稳定性。

4） 用户培训：为用户提供系统操作和维护的培训，确保系统能够被正确使用。

2.2 基于计算机视觉的烟包识别技术

2.2.1 图像采集与预处理

图像采集是烟包识别过程的第一步，其质量直接影响到后续处理的效果。本研究中，采用高分辨率工业相机对烟包进行图像采集，并结合适当的照明技术以获得高质量的图像如图1所示。图像预处理步骤包括：

1） 滤波：去除图像噪声，提高图像质量。

2） 增强：增强图像的对比度，使得烟包的边缘更加清晰。

3） 归一化：将图像数据归一化到统一的范围内，便于后续处理。

2.2.2 烟包特征提取与识别算法

烟包特征提取是识别过程中的关键步骤，本研究采用了以下技术：

1） 边缘检测：使用Canny算法等边缘检测技术，提取烟包的轮廓信息。

2） 形状分析：基于形状描述符，如矩形度、圆形度等，分析烟包的形状特征。

3） 纹理分析：利用灰度共生矩阵等方法，分析烟包表面的纹理特征。

对于识别算法，本研究采用了深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN） ，来实现对烟包的自动分类和识别。CNN能够自动从图像中学习到复杂的特征表示，无须手动设计特征提取器。如图2所示，当机器人识别到纸箱未摘除时，执行抓取纸箱的命令。如图3所示，当机器人识别到纸箱已摘除但塑料袋未摘除时，执行抓取塑料袋的命令。通过精准的图像识别，保证各项命令能合理下达并执行，使得生产过程安全高效完成。

2.2.3 深度学习在烟包识别中的应用

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN） ，在图像识别领域展现出了卓越的性能。本研究中，CNN的应用包括：

1） 网络结构设计：设计适合烟包识别的CNN网络结构，包括卷积层、池化层和全连接层。

2） 训练与验证：使用烟草制丝车间收集的烟包图像数据集，对CNN模型进行训练和验证。

3） 迁移学习：利用预训练的网络模型，通过迁移学习的方式，加速模型的训练过程。

2.2.4 实时性能优化

在工业自动化应用中，实时性是一个重要的考量因素。为了提高烟包识别的实时性能，本研究采取了以下措施：

1） 模型简化：通过剪枝和量化等技术，减少模型的复杂度，提高运算速度。

2） 硬件加速：利用GPU等硬件加速技术，提高图像处理和模型推理的速度。

3） 并行处理：采用多线程和分布式计算技术，实现图像数据的并行处理。

2.2.5 系统鲁棒性分析

在实际生产环境中，系统需要面对各种复杂情况，如光照变化、遮挡、异物干扰等。为了提高系统的鲁棒性，本研究进行了以下工作：

1） 数据增强：通过对训练数据进行旋转、缩放、翻转等操作，增强模型对不同姿态烟包的识别能力。

2） 异常检测：引入异常检测机制，能够识别和处理图像中的异常情况，如异物遮挡。

3） 容错机制：设计容错机制，当识别失败时，能够自动重新尝试或提示操作人员介入。

2.3 机器人智能抓取与安全控制策略

2.3.1 机器人抓取策略优化

在自动解包系统中，机器人的抓取策略对于提高生产效率和保证操作安全至关重要。本研究中，机器人的抓取策略优化包括以下几个方面：

1） 抓取点选择：基于烟包的识别结果，智能选择最佳抓取点，以确保抓取的稳定性和可靠性。

2） 多目标抓取：设计算法以识别并同时抓取多个目标，提高生产效率。

3） 自适应抓取：开发自适应抓取机制，使机器人能够根据烟包的大小和形状调整抓取力度和姿态。

2.3.2 安全控制逻辑与实施

安全控制在自动化系统中占有核心地位。本研究提出的安全控制策略包括：

1） 实时监控：对机器人的运动状态进行实时监控，确保其在预定轨迹内运行。

2） 故障诊断：开发故障诊断系统，能够及时识别并响应系统异常。

3） 紧急停止：在检测到潜在危险时，如异物入侵或系统故障，能够立即触发紧急停止机制。

2.3.3 异常情况处理与应急响应

在自动解包过程中，异常情况的处理能力是系统鲁棒性的体现：

1） 异常检测：利用机器学习算法，对操作过程中的异常TJwV6FgoC1PpxzPAhzjOcJhkxaPkyGtN5wXszKYX92E=情况进行检测。

2） 错误恢复：设计错误恢复流程，一旦系统识别到错误，能够自动或在人工干预下恢复到安全状态。

3） 用户干预：在必要时，提供用户干预接口，允许操作人员介入以处理复杂或未知的异常情况。

2.3.4 系统集成与交互

系统集成是确保所有组件协同工作的关键步骤：

1） 硬件集成：将视觉系统、机器人控制器、安全监测设备等硬件组件集成为一个统一的系统。

2） 软件集成：将控制算法、视觉识别软件、用户界面等软件组件进行集成，确保无缝交互。

3） 交互设计：设计直观的用户交互界面，使得操作人员能够轻松监控系统状态，配置系统参数。

3 结论

本研究针对烟草制丝车间自动解包工序中存在的问题，提出了一种基于计算机视觉技术的库卡机器人智能识别与安全控制系统设计方案。该方案对烟草制丝自动解包工序具有以下贡献。1） 提高生产效率：通过自动化技术减少了人工干预，大幅提升了生产效率；2） 保障操作安全：通过实时监控和安全控制逻辑，有效预防了可能发生的安全事故；3） 改善产品质量：精确的烟包识别和抓取减少了对烟包的损伤，保障了烟丝的质量。

综上所述，本研究提出的基于计算机视觉的库卡机器人自动解包系统，在提高生产效率、保障操作安全和改善产品质量方面展现出显著优势。研究成果不仅对烟草制丝行业具有重要的实际应用价值，也为工业自动化领域提供了有益的参考和启示。

参考文献：

[1] 石琰美.关于工业4.0环境下如何进行质量转型的探讨[J]. 轻工标准与质量，2024（1）：67-70.

[2] 杨露，缪祥凯，李春梅，等.卷烟工业制丝设备对工艺质量的影响[J].装备制造技术，2023（2）：280-282.

[3] 封喜雷，邓元龙.一种新型自动解包站的研发与应用[J].化工与医药工程，2023，44（6）：40-45.

[4] 伍麟，郝鸿宇，宋友.基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述[J/OL].自动化学报，1-24[2024-06-24].https：//doi.org/10.16383/j.aas.c230039.

[5] 吴雪松.机器视觉在胶囊表面缺陷识别与分拣中的应用[J]. 设备管理与维修，2023（2）：96-97.

[6] 孟英楠.工业机器人在自动化控制领域的应用[J].设备管理与维修，2017（10）：118-119.

[7] 杨军.库卡机器人在热轧连铸生产中的应用[J].河北冶金，2023（S1）：35-39.

【通联编辑：梁书】