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高光譜相機(jī):基于高光譜成像技術(shù)的煙葉雜質(zhì)剔除方案

閱讀:201        發(fā)布時間:2025-5-13

煙草加工過程中,煙葉?;烊肼槔K、木屑、塑料、金屬、油污等異物,以及霉變煙葉和梗簽等雜質(zhì)。這些雜物不僅影響卷煙產(chǎn)品的安全性和質(zhì)量,還可能損害生產(chǎn)設(shè)備及品牌聲譽。傳統(tǒng)除雜方法(如風(fēng)力、磁力、光電或人工篩選)存在效率低、精度不足等問題。為此,深圳中達(dá)瑞和公司基于高光譜成像技術(shù)的煙葉除雜做了可行性的測試,通過物質(zhì)光譜特征的精準(zhǔn)識別與自動化剔除,顯著提升煙葉純凈度。

高光譜成像技術(shù)原理

高光譜成像是一種結(jié)合圖像與光譜分析的三維檢測技術(shù),其核心在于“圖譜合一"。不同物質(zhì)在特定波長光照下具有吸收或反射特性,形成如“指紋"般的光譜曲線。通過短波紅外高光譜相機(jī)(光譜范圍900-1700nm),可采集煙葉及雜物的光譜數(shù)據(jù),構(gòu)建高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體。例如:

-煙葉與塑料:在1100nm、1200nm、1400nm等特征波段,兩者的光譜反射強(qiáng)度差異顯著;

-煙葉與油污:不同成分的機(jī)油在特定波段下呈現(xiàn)明顯光譜偏移。

基于這些差異,結(jié)合定標(biāo)模型與匹配算法,系統(tǒng)可實時判別雜質(zhì)并輸出剔除信號。

可行性驗證與案例分析

通過實驗驗證,高光譜成像技術(shù)對多種雜質(zhì)的識別:

1、塑料雜質(zhì)檢測

將塑料碎片混入煙絲,利用短波紅外高光譜相機(jī)采集數(shù)據(jù),合成偽彩圖后,塑料區(qū)域以綠色標(biāo)記,與煙絲光譜曲線對比差異明顯。

2、油污雜質(zhì)檢測

在煙葉表面滴加三種不同機(jī)油,通過光譜分析發(fā)現(xiàn),油污在特定波段的光譜特征與正常煙葉顯著不同,偽彩圖中可清晰識別污染區(qū)域。

實驗結(jié)論表明,高光譜技術(shù)對塑料、油污等異物的檢測準(zhǔn)確率可達(dá)行業(yè)需求標(biāo)準(zhǔn),驗證了其技術(shù)可行性。

實施方案與系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)據(jù)采集:在線高光譜相機(jī)實時掃描傳送帶上的煙葉,獲取其光譜信息;

模型匹配:工控機(jī)內(nèi)置定標(biāo)模型,通過算法比對煙葉與雜質(zhì)的光譜特征,生成雜質(zhì)判別信號;

自動化剔除:控制設(shè)備接收信號后,聯(lián)動機(jī)械臂或氣流裝置,精準(zhǔn)剔除雜質(zhì);

數(shù)據(jù)閉環(huán):系統(tǒng)支持光譜數(shù)據(jù)回傳與模型優(yōu)化,持續(xù)提升檢測精度。

系統(tǒng)優(yōu)勢

高效精準(zhǔn):檢測速度達(dá)毫秒級,適應(yīng)高速生產(chǎn)線;

廣泛適用:可識別金屬、塑料、油污等十類以上雜質(zhì);

非接觸式:避免物理接觸對煙葉的二次污染。

結(jié)論

高光譜成像技術(shù)為煙葉除雜提供了全新的解決方案,其通過物質(zhì)光譜特征的智能識別,突破了傳統(tǒng)方法的局限性。實際驗證表明,該技術(shù)能夠高效區(qū)分煙葉與異物,并實現(xiàn)自動化精準(zhǔn)剔除,為煙草行業(yè)的質(zhì)量控制與安全生產(chǎn)提供了可靠保障。未來,隨著算法優(yōu)化與設(shè)備迭代,高光譜技術(shù)有望在更多工業(yè)分選場景中發(fā)揮核心作用。

#高光譜成像   #煙葉除雜  #光譜特征  #自動化分選  #短波紅外相機(jī)


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