4350CH小盒透明纸长边热封装置的运动仿真研究

为了减少GDX2包装机组中的4350CH小盒透明纸长边热封装置在包装过程中产生的皱纹、气泡和漏气等现象。以ANSYS作为分析平台,通过对热封装置进行深入地运动研究分析。研究结果表明:在不同的生产率下,通过相同位置的时间、速度和加速度都不同,随着生产率的提高,整个设备的稳定性将会降低,对设备与环境的不利因素也将增大。既保证设备的生产率和产品的高品质情况下,又能确保设备的稳定性,需要把生产率限制在一定的范围之内。4350CH小盒透明纸长边热封装置中的成型转塔的生产率限制在350~450包/min范围内,最能满足实际生产需求。     

GDX2包装机组六号轮刮伤烟包的解决方法

针对GDX2包装机组在运行中小盒烟包印刷油墨容易被刮伤的问题,通过选用摩擦系数低的四氟乙烯板代替六号轮外圆弹性钢片,由此减少了六号轮与烟包的摩擦力,降低了刮伤次数,解决了烟包划痕的品质隐患。     

ZB45包装机胶缸设计

ZB45包装机在生产过程中经常出现小盒盒盖易开胶、小盒脱色、小盒侧面溢胶等质量缺陷,商标纸输送时有堵塞现象。文中采用3种方案重新设计ZB45包装机商标纸胶缸涂胶轮,提高了小盒质量,降低商标纸输送成型的故障率,提高了设备的效率,节约原辅材料。     

烟包外观成像技术在ZB47机组中的应用

ZB47型硬盒包装机组是中国烟草总公司从意大利G.D.公司引进包装机组专有制造技术,由中国烟草机械技术中心转化设计,上海烟草机械有限责任公司制造的卷烟硬盒硬条包装设备。随着图像处理技术的发展,陕西中烟工业有限责任公司延安卷烟厂对设备进行更新改造,加装了条包外观的质量检测装置,形成了烟包输送通道设计。实践证明,新装备技术可以保证产品质量,剔除条包材料中的缺陷,包括原残、翘边等。     

可降解商标包装设备应用适应性与质量保证的研究

采用深颜色印刷的香烟商标纸,在GDX2包装机上进行包装时,商标纸容易出现划痕和擦痕,影响烟包的美观性。为提高烟包外观质量,需要对GDX2包装设备关键零部件进行新的设计和处理,减少其与烟包的摩擦受力,提高外观质量。     

GDX2商标胶缸清洗辅助装置设计

为了充分有效地降低GDX2商标胶缸清洗损伤,提高烟包小盒商标上胶质量,在分析GDX2商标胶缸清洗原理和运动学模型的基础上,提出了一种悬空可转动GDX2商标胶缸立体化清洗辅助装置的设计思路。为了验证装置的力学特性,利用SOLIDWORKS对其进行了动力学仿真。仿真结果表明,该装置的力学特性满足使用要求。为了验证装置的功能特性,对8组GDX2商标胶缸清洗进行实验。实验结果表明,使用该装置后GDX2商标胶缸清洗损伤得到了有效缓解,该方案具有可行性。     

CH小盒透明纸包装机烙铁装置的改进

CH小盒透明纸包装机在成型转塔的包装过程中会存在褶皱、气泡、松驰等现象,影响其外观质量。为了解决此故障,深入分析成型轮小盒透明侧边热封装置的工作原理,通过改进热封烙铁连接装置,使CH小盒透明纸包装机上的侧边热封烙铁与小盒侧边接触面的角度变的可调,消除了因制造、装配等误差导致烙铁和小盒侧边接触面不完全的固有缺陷,提高了产品包装的质量和美观程度。     

GDX2包装机六号轮模盒压簧装置的改进应用

GDX2包装机在生产过程中,由于六号轮模盒装置经常出现压簧缺少现象,造成烟包在输送过程中定位不正确或堵包、烟包表面擦痕和压印等质量缺陷。通过对GDX2六号轮模盒压簧装置的结构分析和模盒压簧定位结构的改进,解决了六号轮模盒压簧脱落问题,使烟包质量得到保证。     

基于智能传感器技术的卷烟包装质量在线检测系统设计

在卷烟包装工艺中,受到烟支来料、卷烟包装材料、设备零部件磨损或胶垢等因素影响,不可避免地会出现烟支类、烟包类产品质量缺陷,传统卷烟包装机中的缺陷检测系统采用如光电开关等简单的检测元件,存在检测精度低、故障率高、维护困难等缺点,不能保证好烟包产品质量。基于对智能传感器技术的研究和应用,设计一种卷烟包装质量在线检测系统,该系统包含烟支质量检测系统、盒内质量检测系统和小盒外观检测系统三个子系统。其中,烟支质量检测系统采用激光测距传感器对烟支空头、缺支、断支等烟支缺陷进行检测,盒内质量检测系统和小盒外观检测系统采用机器视觉检测技术,对烟包内的内衬纸、内框纸以及烟包外观存在的缺陷进行检测。各子系统将检测到的缺陷信息传送给包装机的PLC控制器,PLC发出控制指令给包装机原有的烟包剔除机构,从而剔除缺陷烟包。卷烟包装质量在线检测系统安装应用后,能有效识别烟支、内框纸、内衬纸和烟包外表面存在的缺陷,缺陷识别剔除率达99%以上,检测精度较高,提升了烟包产品的质量水平。     

GDX2包装机3号轮剔除装置缺陷改进

介绍了GDX2包装机组3号轮剔除装置剔除情况,通过对GDX2包装机组剔除装置的结构性能缺陷进行系统分析,并改进3号轮2工位处剔除板,避免因铝箔纸问题造成剔除不完全,烟支铝箔纸被带入下一工序而损坏模盒,造成停机,并有可能撞坏机器,同时由于残烟和废铝箔纸的带入,会影响下面多包烟包的质量问题。     

基于SVD算法的红外热波无损检测方法研究

针对采用红外热波无损检测技术对材料缺陷进行特征提取的技术空白,提出了一种新的基于奇异值分解(SVD)的红外序列图像特征提取方法。研究表明对重构的缺陷相空间矩阵进行奇异值分解,其空间与时间基向量包含了缺陷静态空间与动态热量变化的特征信息。在缺陷代数特征的基础上,提取具有时空信息的特征值构造缺陷特征向量。实验分析表明,通过对热障涂层缺陷进行特征提取,在运用RBF神经网络进行缺陷的分类验证中取得了较好的效果。     

基于数字图像处理和特征提取的钢轨表面缺陷识别方法

设计了一种基于图像特征分析的钢轨表面缺陷识别方法,运用快速数字图像处理技术可实现钢轨表面裂缝和剥离掉块缺陷的提取,该识别方法通过对采样图像使用高低帽变换进行图像增强,再进行高斯平滑消除毛刺,最后采用阈值处理及边界抑制来提取出缺陷信息。研究了钢轨伤损评价及信息表达方法,可将缺陷信息以曲线的形式表示出来。为验证所设计方法的有效性,设计了模拟实验装置,用工业线阵CCD摄像机获取钢轨样品运动时检测的图像,进行缺陷识别处理,实验表明,系统输出曲线能够明确反映损伤的程度及其位置信息。     

基于改进CV模型和PCNN的NSST域焊接缺陷提取

为了精确地提取焊接缺陷,进一步提高缺陷检测的准确性,提出了一种基于改进ChanVese(CV)模型和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的非下采样Shearlet变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)域焊接缺陷提取方法。首先,对焊接缺陷图像进行NSST分解,对得到的低频分量采用PCNN提取出缺陷的主要区域;然后,利用背景抑制后的低频分量和高频分量构造出高频特征图像,并对其进行粗分割,再利用改进的CV模型寻找最优轮廓,提取出缺陷精细轮廓;最后,融合缺陷的主要区域和精细轮廓信息得到最终的结果。实验结果表明,与其他缺陷提取法相比,所用方法提取的缺陷结构更为完整,缺陷轮廓更为精细。     

基于子区域变尺度高斯拟合的木材表面缺陷识别

为了提高木材的使用效率、避免由于木材缺陷造成生产故障,根据木材缺陷类型对其分类处理是一种有效的手段,但木材缺陷复杂多样且具有诸多相似性使得类别区分成为难点。针对以上问题本文提出了一种基于子区域变尺度高斯拟合模型的缺陷识别方法。首先建立变尺度高斯拟合基本模型,然后将缺陷纹理分成若干子区域,提取各分区的高斯拟合特征并进行融合;将高斯融合特征及圆度和边缘直线度这两个几何特征输入到建立好的BP神经网络模型中进行训练,根据优化训练的网络模型识别缺陷。该方法对自建的SUT-W图库中雪糕棒图像上人工标定的裂缝、矿物线、矿物块和黑节子的准确识别率分别为91.72%、92.77%、92.67%和92.80%,与其他典型纹理检测方法相比,4种缺陷准确识别率最高分别提高9.38%、6.69%、13.55%和10.22%,说明本文方法能够有效地将以上4种缺陷分辨开,具有一定的实际应用价值。     

航空发动机叶片实时成像自动检测技术研究

为了实现航空发动机叶片X射线实时成像自动检测,以基于平板探测器的X射线实时成像系统为研究对象,根据射线实时成像的特点,对航空发动机叶片缺陷的提取技术进行了研究。根据航空发动机叶片X射线数字图像灰度变化的特点,将叶片图像划分为6个区域,分别进行基于扫描线的自适应中值滤波模拟出缺陷的背景:将原始图像与背景图像相减,获得背景平坦、缺陷突出的差值图像;通过对差值图像进行阈值分割,实现对缺陷的分离;用数学形态学的开运算对缺陷图像滤波以去除噪声;为保证缺陷的准确性,用区域生长法重新生长出缺陷:最后提取出缺陷的特征参数。将缺陷提取的结果和人工评片的结果比较,证明这种方法是准确、有效的,为实现航空发动机叶片X射线自动检测打下了良好的基础。     

基于机器视觉的浮空器囊体材料表面缺陷检测系统

在复杂气象环境下,浮空器囊体作为整机系统的直接受压面,其表面必须平整光滑,无褶皱损伤,以将其与空气的摩擦力降至最小。文中基于机器视觉对浮空器囊体材料表面缺陷检测进行系统设计。首先为了降低背景灰度变化对缺陷检测的影响,研究了一种同时具有噪声滤除与图像增强功能的预处理算法;其次利用图像二值化和中值滤波技术实现特征图像的预处理,并结合纹理特征提取技术（基于灰度共生矩阵）对囊体材料表面不同缺陷图像的特征参数进行仿真提取,通过分析不同特征参数,判断囊体材料的表面缺陷类型。该系统对采集到的200个囊体材料表面缺陷样本的分析表明,所用方法能识别浮空器囊体材料93.6%的表面缺陷,识别内容包括缺陷的类型、位置、大小等,并根据缺陷的类型加盖不同的标记。该系统具有较高的识别率和准确率,可对浮空器囊体材料表面缺陷进行快速检测。     

基于加工表面小波包能量分布比例的刀具磨损状态研究

将计算机视觉检测技术应用于刀具磨损检测。通过获取工件表面图像,利用数字图像处理技术对工件表面图像进行处理。由于工件表面图像信息主要集中在中频区域,利用小波包分解工件表面图像,可得到许多含有丰富中频信息的子图像,故可从中提取小波包能量分布比例特征,作为刀具磨损的度量指标。理论分析和试验结果表明,该方法是有效的。     

基于奇异值分解的橡胶密封圈表面缺陷检测方法

为解决橡胶密封圈表面缺陷人工检测效率低,缺陷提取困难等问题,提高橡胶密封圈缺陷在线检测速度及准确率,提出一种基于机器视觉的橡胶密封圈表面缺陷检测方法。该方法采用多相机多线程图像采集模式,采集橡胶密封圈的上下表面不同位置的局部图像;对图像自适应中值滤波后进行边缘增强,并使用高斯差分算子提取轮廓粗边缘,利用Zernike 矩获取亚像素边缘位置;针对边缘存在不连续点问题,使用Ceres库多项式拟合,估计断点位置,并更新所有边缘位置;根据边缘位置寻找出整张图像中橡胶密封圈表面图像区域,并将该环形兴趣区域映射到矩形区域中;将获得的图像进行奇异值分解（SVD）,并通过连通域分析,提取出图像中的奇异区域,即存在缺陷的位置。经实验验证,基于奇异值分解的橡胶圈表面缺陷检测方法鲁棒性好、效率高,可以快速准确地寻找出橡胶密封圈表面缺陷信息。     

基于梯度方向信息熵的印刷电路板缺陷检测

针对印刷电路板裸板缺陷在线视觉检测,提出了一种适用于电路板彩色图像的缺陷检测算法。该算法主要通过分析缺陷区域边界像素的梯度方向信息获得对应的典型图像特征,具体由滤波去噪、目标分割和特征提取三部分组成。为减弱环境光干扰同时保证边缘细节的清晰,首先在CIE Lab色彩空间对图像进行双边滤波,然后利用该色彩空间的均匀性分割出需要检测的目标区域,最后设计了邻域梯度方向信息熵这一描述子用于提取缺陷特征和构造特征向量,利用支持向量机对缺陷进行识别。实验结果表明:所提算法能够对印刷电路板裸板存在的短路、断路、孔洞、余铜、划痕等常见缺陷进行快速精确的定位,能够满足生产过程中的实时检测要求。     

红外热成像技术在大型起重机械金属裂纹探伤中的应用

对大型起重机械金属构件中常见的裂纹缺陷进行识别是红外热成像检测应用中一个新的研究方向。介绍了主动式红外热成像检测的技术原理,设计了通过主动式红外热成像检测技术对含有裂纹缺陷的金属钢板试件进行检测的无损检测Non-Destructive Testing(NDT)系统,并根据检测系统搭建了试验平台。针对试验中采集到的原始红外热图像存在裂纹缺陷轮廓模糊、环境噪声干扰等问题,提出采用图像灰度转换、直方图均衡化、中值滤波、阈值分割和边缘检测等方法来提取裂纹缺陷的边缘轮廓特征。结合提取出的轮廓特征,并根据钢板试件的实际试件尺寸和预埋裂纹缺陷轮廓特征图像像素之间的换算关系,得到裂纹缺陷的识别精度。经过对比验证,红外热成像技术可以满足大型起重机械金属构件裂纹缺陷的检测需求。