机器视觉在烟丝质量在线视觉检测中的应用收藏

烟草物流和烟草生产作为烟草产业的两大重要环节，对于数字化、智能化的需求日益迫切，这不仅仅关乎效率的提升，更是关乎对市场快速变化的应对能力在烟草物流行业，睿图智能的“Rsort条烟智能视觉核对系统”已覆盖全国80%的省份，在烟草物流市场的占有率稳居前列；在烟草生产行业，睿图智能即将推出“烟丝质量在线视觉检测系统”，进一步拓展了机器视觉技术在烟草产业的应用范畴，提升了烟草生产的智能化、精益化程度。

烟丝宽度检测过程繁杂 检测结果误差大随着国际、国内市场形势的变化和卷烟消费水平的提高，特别是“中式卷烟”的提出，更是对我国卷烟加工工艺提出了更高的要求在卷烟加工过程中，烟丝宽度是影响卷烟质量的重要指标，宽度不合格的烟丝影响卷烟的填充效果和燃烧质量。

因此，在卷烟加工过程中，需要严格把控烟丝的宽度，保证卷烟品质

图 某卷烟厂制丝车间传统的烟丝宽度是在人工取样筛选后，采用放大镜刻度尺法或烟草数字投影仪测量法进行检测两种方法都存在测量过程繁杂、人为误差大、抽样样本数量少且代表性不足等问题，难以满足现代化卷烟生产过程的质量把控要求。

大模型算法赋能 高效智能决策睿图智能“烟丝质量在线视觉检测系统”结合AI大模型图像分割算法，通过超高分辨率线阵相机，配合大尺寸无畸变远心镜头在线连续采集烟丝图像，实时检测制丝线烟丝宽度、长度等精确参数；并结合时序数据分析烟丝批次平均宽度、批次宽度方差等数据，为制丝工艺提供准确、实时数据支撑，提高了制丝生产效率和精益水平。

图 烟丝质量在线视觉检测系统· 扫描视野达200mm, 检测精度达0.005mm相比同类产品只对烟丝制丝线进行20~30mm左右区域的取样检测，睿图智能推出的“烟丝质量在线视觉检测系统”视野更大、精度更高——扫描视野最大可达200mm，检测精度达0.005mm，同等采样时间下检测的烟丝样本更多，参数更能准确表征当前批次烟丝的质量水平。

· 基于AI大模型算法，分割精度达像素级该系统的烟丝样本分割算法基于大模型进行调优训练，有效检测样本更多，分割精度达到像素级，且每分钟有效检测烟丝样本数量超过10000个· 搭载多款智能化设备，智能化程度更高。

该系统采用龙门式安装，无需对制丝线进行任何改造，部署上线时间短，不影响生产；系统自带防护装置，可实现对镜头自动除尘清洁，减少现场工作人员运维工作量；同时，系统与产线上的烟丝制丝集控系统无缝对接，支持智能输出报表，可对所有历史数据进行溯源。

图 系统运行界面“烟丝质量在线视觉检测系统”，进一步促进了机器视觉技术与烟草产业的深度融合，助力烟草产业加速实现智能化转型。（文章来源于睿图智能，如有侵权，请联系删文）

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