計(jì)算機(jī)視覺(jué)在煙葉自動(dòng)解包工序中的應(yīng)用研究

摘要：針對(duì)煙草制絲車(chē)間自動(dòng)解包工序中存在的問(wèn)題，提出了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的庫(kù)卡機(jī)器人智能識(shí)別與安全控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。通過(guò)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括圖像采集、數(shù)據(jù)處理、控制執(zhí)行及用戶(hù)交互界面，旨在實(shí)現(xiàn)煙包的快速識(shí)別、精確定位和安全抓取。盡管存在環(huán)境適應(yīng)性、成本效益及算法泛化能力等局限性，但研究成果對(duì)煙草制絲行業(yè)及工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和參考意義。

關(guān)鍵詞：煙草；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；機(jī)器人；自動(dòng)化

中圖分類(lèi)號(hào)：TP305 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）19-0111-04

0 引言

隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來(lái)，智能制造成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要方向。在煙草加工領(lǐng)域，自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用極大地提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，降低了人工成本和勞動(dòng)強(qiáng)度[1]。特別是在制絲車(chē)間的自動(dòng)解包工序，利用機(jī)器人技術(shù)實(shí)現(xiàn)煙包的自動(dòng)拆箱和拆袋，對(duì)于提升整個(gè)制絲生產(chǎn)線的自動(dòng)化水平具有重要意義。然而，現(xiàn)有的機(jī)器人視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)仍存在一定的局限性，如識(shí)別精度不高、對(duì)異常情況的響應(yīng)不夠靈敏等問(wèn)題，這些問(wèn)題的存在不僅影響了生產(chǎn)效率，也給操作人員的安全帶來(lái)了隱患。

煙草制絲是卷煙生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它涉及將煙葉轉(zhuǎn)化為適合卷煙機(jī)加工的煙絲。這一過(guò)程包括多個(gè)工序，如煙葉的切割、發(fā)酵、干燥、粉碎、混合等。在這些工序中，自動(dòng)解包作為起始步驟，其作用是將煙葉從包裝箱中取出，為后續(xù)的加工處理做準(zhǔn)備[2]。自動(dòng)解包工序的效率和準(zhǔn)確性直接影響到整個(gè)制絲生產(chǎn)線的運(yùn)行。自動(dòng)解包工序的重要性在于其能夠減少人工干預(yù)，降低勞動(dòng)強(qiáng)度，同時(shí)提高解包速度和準(zhǔn)確性。然而，當(dāng)前的自動(dòng)解包技術(shù)主要依賴(lài)于機(jī)械臂和傳感器的物理識(shí)別，缺乏足夠的智能性，導(dǎo)致在面對(duì)不同形狀、大小和材質(zhì)的煙包時(shí)，容易出現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤和操作失誤。此外，現(xiàn)有的系統(tǒng)在遇到非標(biāo)準(zhǔn)物體或異常情況時(shí)，往往缺乏有效的應(yīng)對(duì)措施。

現(xiàn)有自動(dòng)解包技術(shù)存在的問(wèn)題。

1） 識(shí)別精度問(wèn)題：現(xiàn)有的視覺(jué)系統(tǒng)在復(fù)雜光照和遮擋條件下，難以準(zhǔn)確識(shí)別煙包的邊緣和特征。

2） 適應(yīng)性問(wèn)題：對(duì)于不同尺寸和形狀的煙包，現(xiàn)有系統(tǒng)需要人工調(diào)整參數(shù)，缺乏自適應(yīng)能力。

3） 安全控制不足：在操作過(guò)程中，缺乏對(duì)非操作區(qū)域闖入異物的監(jiān)測(cè)和預(yù)警機(jī)制，存在安全隱患。

4） 數(shù)據(jù)處理能力有限：現(xiàn)有的工控系統(tǒng)在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)延遲或遺漏，影響生產(chǎn)效率[3]。

本研究旨在通過(guò)結(jié)合人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，提高庫(kù)卡機(jī)器人在自動(dòng)解包工序中的識(shí)別精度和安全控制能力。這不僅能夠減少因識(shí)別錯(cuò)誤導(dǎo)致的工藝事故，保障操作人員的安全，還能夠提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。此外，研究成果對(duì)于推動(dòng)煙草制絲行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步、促進(jìn)工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展具有重要的理論和實(shí)踐意義。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化中的應(yīng)用

1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)概述

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)涉及圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域的交叉學(xué)科，其目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠理解和解釋視覺(jué)信息。在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)被廣泛用于物體識(shí)別、定位、測(cè)量、檢測(cè)和控制等方面，是實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵技術(shù)之一[4]。

圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)，它包括對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)、濾波、邊緣檢測(cè)、特征提取等操作。這些操作可以幫助計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像中的不同特征，如形狀、紋理、顏色等。模式識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心，它涉及從圖像數(shù)據(jù)中提取有意義的信息，并將其分類(lèi)為不同的類(lèi)別。這通常通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)，如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的關(guān)鍵技術(shù)，它使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能。深度學(xué)習(xí)，作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，通過(guò)使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類(lèi)大腦的工作方式，已經(jīng)在圖像識(shí)別和分類(lèi)任務(wù)中取得了顯著的成果[5]。

1.2 庫(kù)卡機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)概述

庫(kù)卡機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)是一種集成了高級(jí)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的自動(dòng)化系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)搭載高分辨率的攝像頭，捕獲工作環(huán)境中的圖像數(shù)據(jù)[6]。隨后，利用先進(jìn)的圖像處理算法，對(duì)采集到的圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)和特征提取等預(yù)處理操作，以提高圖像質(zhì)量并突出目標(biāo)物體的特征。計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)一步分析這些特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的識(shí)別、定位和跟蹤。最終，機(jī)器人根據(jù)視覺(jué)系統(tǒng)的分析結(jié)果，執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作，如抓取、搬運(yùn)或裝配等任務(wù)[7]。

庫(kù)卡機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面：

1） 圖像采集技術(shù)：高質(zhì)量的圖像是準(zhǔn)確識(shí)別的前提。圖像采集設(shè)備必須具備高分辨率、高幀率和良好的光照適應(yīng)性，以確保在各種環(huán)境下都能獲取清晰的圖像數(shù)據(jù)。

2） 圖像處理技術(shù)：圖像處理技術(shù)涉及對(duì)采集到的圖像進(jìn)行必要的預(yù)處理，如去噪、對(duì)比度增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)等，以提高圖像的識(shí)別效果。

3） 計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法：計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法是視覺(jué)系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)從處理后的圖像中提取有用信息，并將其轉(zhuǎn)化為機(jī)器人可以理解和執(zhí)行的任務(wù)。常用的算法包括模板匹配、特征匹配、深度學(xué)習(xí)等。

4） 運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)：機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的最終目的是控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)確保機(jī)器人能夠根據(jù)視覺(jué)系統(tǒng)的反饋信息進(jìn)行精確的運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃和執(zhí)行。

在煙草制絲車(chē)間的自動(dòng)解包工序中，庫(kù)卡機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)主要應(yīng)用于識(shí)別和處理煙包。機(jī)器人通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)識(shí)別煙包的位置、形狀和尺寸，然后精確地抓取煙包并進(jìn)行解包。然而，由于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的局限性，該工序在實(shí)際操作中仍存在一些問(wèn)題，如識(shí)別錯(cuò)誤導(dǎo)致的煙包損壞、工控程序漏掉煙包屬性導(dǎo)致的重復(fù)操作等。這些問(wèn)題嚴(yán)重影響了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

為了解決這些問(wèn)題，庫(kù)卡機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)需要不斷地進(jìn)行技術(shù)升級(jí)和優(yōu)化。例如，通過(guò)引入深度學(xué)習(xí)算法，提高視覺(jué)識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性；通過(guò)優(yōu)化圖像處理算法，提高在復(fù)雜光照條件下的圖像識(shí)別效果；通過(guò)改進(jìn)運(yùn)動(dòng)控制算法，提高機(jī)器人的操作精度和響應(yīng)速度。

2 方案設(shè)計(jì)

2.1 庫(kù)卡機(jī)器人自動(dòng)解包系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

本研究提出的庫(kù)卡機(jī)器人自動(dòng)解包系統(tǒng)架構(gòu)包括圖像采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、控制執(zhí)行模塊和用戶(hù)交互界面4個(gè)主要部分。系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)煙包的快速識(shí)別、精確定位和安全抓取。

1） 圖像采集模塊：負(fù)責(zé)采集煙包的圖像信息，包括使用高分辨率工業(yè)相機(jī)和適當(dāng)?shù)恼彰飨到y(tǒng)以獲得清晰的圖像。

2） 數(shù)據(jù)處理模塊：涉及圖像預(yù)處理、特征提取和識(shí)別算法，用于從圖像中識(shí)別出煙包的邊緣和關(guān)鍵特征。

3） 控制執(zhí)行模塊：根據(jù)數(shù)據(jù)處理模塊的輸出，生成控制信號(hào)，指導(dǎo)庫(kù)卡機(jī)器人進(jìn)行精確的抓取和放置動(dòng)作。

4） 用戶(hù)交互界面：提供系統(tǒng)狀態(tài)顯示、操作記錄、故障診斷和系統(tǒng)參數(shù)配置等功能，便于操作人員監(jiān)控和管理。

2.1.2 視覺(jué)識(shí)別模塊設(shè)計(jì)

視覺(jué)識(shí)別模塊是系統(tǒng)的核心，其設(shè)計(jì)關(guān)鍵在于算法的選擇和優(yōu)化。本研究采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） ，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)煙包特征的自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別。

1） 圖像預(yù)處理：包括濾波、增強(qiáng)和歸一化等操作，以提高圖像質(zhì)量并減少后續(xù)處理的計(jì)算量。

2） 特征提取：利用CNN的多層結(jié)構(gòu)自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征表示，無(wú)須手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取器。

3） 目標(biāo)識(shí)別：通過(guò)訓(xùn)練好的CNN模型，對(duì)圖像中的煙包進(jìn)行識(shí)別，確定其位置和姿態(tài)。

2.1.3 安全控制策略設(shè)計(jì)

安全控制策略的設(shè)計(jì)旨在確保自動(dòng)解包過(guò)程的安全性，防止意外傷害和設(shè)備損壞。

1） 異常檢測(cè)：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和視覺(jué)識(shí)別結(jié)果，檢測(cè)異常情況，如識(shí)別失敗或異物入侵。

2） 緊急停止：在檢測(cè)到異常情況時(shí)，系統(tǒng)能夠立即發(fā)送停止信號(hào)，使機(jī)器人停止當(dāng)前動(dòng)作。

3） 安全區(qū)域設(shè)置：定義操作區(qū)域和安全區(qū)域，確保機(jī)器人的動(dòng)作被限制在安全區(qū)域內(nèi)。

4） 故障診斷與恢復(fù)：系統(tǒng)能夠診斷常見(jiàn)的故障，并提供恢復(fù)指導(dǎo)，減少停機(jī)時(shí)間。

2.1.4 系統(tǒng)集成與優(yōu)化

系統(tǒng)集成是將各模塊集成為一個(gè)協(xié)調(diào)工作的完整系統(tǒng)，優(yōu)化則是確保系統(tǒng)高效、穩(wěn)定運(yùn)行的過(guò)程。

1） 硬件集成：包括庫(kù)卡機(jī)器人、工業(yè)相機(jī)、照明系統(tǒng)和傳感器等硬件設(shè)備的集成和調(diào)試。

2） 軟件集成：涉及控制軟件、視覺(jué)識(shí)別算法和用戶(hù)交互界面的集成。

3） 性能優(yōu)化：通過(guò)算法優(yōu)化和硬件調(diào)整，提高系統(tǒng)的處理速度和穩(wěn)定性。

4） 用戶(hù)培訓(xùn)：為用戶(hù)提供系統(tǒng)操作和維護(hù)的培訓(xùn)，確保系統(tǒng)能夠被正確使用。

2.2 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的煙包識(shí)別技術(shù)

2.2.1 圖像采集與預(yù)處理

圖像采集是煙包識(shí)別過(guò)程的第一步，其質(zhì)量直接影響到后續(xù)處理的效果。本研究中，采用高分辨率工業(yè)相機(jī)對(duì)煙包進(jìn)行圖像采集，并結(jié)合適當(dāng)?shù)恼彰骷夹g(shù)以獲得高質(zhì)量的圖像如圖1所示。圖像預(yù)處理步驟包括：

1） 濾波：去除圖像噪聲，提高圖像質(zhì)量。

2） 增強(qiáng)：增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，使得煙包的邊緣更加清晰。

3） 歸一化：將圖像數(shù)據(jù)歸一化到統(tǒng)一的范圍內(nèi)，便于后續(xù)處理。

2.2.2 煙包特征提取與識(shí)別算法

煙包特征提取是識(shí)別過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，本研究采用了以下技術(shù)：

1） 邊緣檢測(cè)：使用Canny算法等邊緣檢測(cè)技術(shù)，提取煙包的輪廓信息。

2） 形狀分析：基于形狀描述符，如矩形度、圓形度等，分析煙包的形狀特征。

3） 紋理分析：利用灰度共生矩陣等方法，分析煙包表面的紋理特征。

對(duì)于識(shí)別算法，本研究采用了深度學(xué)習(xí)方法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） ，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)煙包的自動(dòng)分類(lèi)和識(shí)別。CNN能夠自動(dòng)從圖像中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示，無(wú)須手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取器。如圖2所示，當(dāng)機(jī)器人識(shí)別到紙箱未摘除時(shí)，執(zhí)行抓取紙箱的命令。如圖3所示，當(dāng)機(jī)器人識(shí)別到紙箱已摘除但塑料袋未摘除時(shí)，執(zhí)行抓取塑料袋的命令。通過(guò)精準(zhǔn)的圖像識(shí)別，保證各項(xiàng)命令能合理下達(dá)并執(zhí)行，使得生產(chǎn)過(guò)程安全高效完成。

2.2.3 深度學(xué)習(xí)在煙包識(shí)別中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） ，在圖像識(shí)別領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能。本研究中，CNN的應(yīng)用包括：

1） 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)適合煙包識(shí)別的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括卷積層、池化層和全連接層。

2） 訓(xùn)練與驗(yàn)證：使用煙草制絲車(chē)間收集的煙包圖像數(shù)據(jù)集，對(duì)CNN模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。

3） 遷移學(xué)習(xí)：利用預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)的方式，加速模型的訓(xùn)練過(guò)程。

2.2.4 實(shí)時(shí)性能優(yōu)化

在工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用中，實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考量因素。為了提高煙包識(shí)別的實(shí)時(shí)性能，本研究采取了以下措施：

1） 模型簡(jiǎn)化：通過(guò)剪枝和量化等技術(shù)，減少模型的復(fù)雜度，提高運(yùn)算速度。

2） 硬件加速：利用GPU等硬件加速技術(shù)，提高圖像處理和模型推理的速度。

3） 并行處理：采用多線程和分布式計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的并行處理。

2.2.5 系統(tǒng)魯棒性分析

在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，系統(tǒng)需要面對(duì)各種復(fù)雜情況，如光照變化、遮擋、異物干擾等。為了提高系統(tǒng)的魯棒性，本研究進(jìn)行了以下工作：

1） 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等操作，增強(qiáng)模型對(duì)不同姿態(tài)煙包的識(shí)別能力。

2） 異常檢測(cè)：引入異常檢測(cè)機(jī)制，能夠識(shí)別和處理圖像中的異常情況，如異物遮擋。

3） 容錯(cuò)機(jī)制：設(shè)計(jì)容錯(cuò)機(jī)制，當(dāng)識(shí)別失敗時(shí)，能夠自動(dòng)重新嘗試或提示操作人員介入。

2.3 機(jī)器人智能抓取與安全控制策略

2.3.1 機(jī)器人抓取策略?xún)?yōu)化

在自動(dòng)解包系統(tǒng)中，機(jī)器人的抓取策略對(duì)于提高生產(chǎn)效率和保證操作安全至關(guān)重要。本研究中，機(jī)器人的抓取策略?xún)?yōu)化包括以下幾個(gè)方面：

1） 抓取點(diǎn)選擇：基于煙包的識(shí)別結(jié)果，智能選擇最佳抓取點(diǎn)，以確保抓取的穩(wěn)定性和可靠性。

2） 多目標(biāo)抓?。涸O(shè)計(jì)算法以識(shí)別并同時(shí)抓取多個(gè)目標(biāo)，提高生產(chǎn)效率。

3） 自適應(yīng)抓?。洪_(kāi)發(fā)自適應(yīng)抓取機(jī)制，使機(jī)器人能夠根據(jù)煙包的大小和形狀調(diào)整抓取力度和姿態(tài)。

2.3.2 安全控制邏輯與實(shí)施

安全控制在自動(dòng)化系統(tǒng)中占有核心地位。本研究提出的安全控制策略包括：

1） 實(shí)時(shí)監(jiān)控：對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，確保其在預(yù)定軌跡內(nèi)運(yùn)行。

2） 故障診斷：開(kāi)發(fā)故障診斷系統(tǒng)，能夠及時(shí)識(shí)別并響應(yīng)系統(tǒng)異常。

3） 緊急停止：在檢測(cè)到潛在危險(xiǎn)時(shí)，如異物入侵或系統(tǒng)故障，能夠立即觸發(fā)緊急停止機(jī)制。

2.3.3 異常情況處理與應(yīng)急響應(yīng)

在自動(dòng)解包過(guò)程中，異常情況的處理能力是系統(tǒng)魯棒性的體現(xiàn)：

1） 異常檢測(cè)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)操作過(guò)程中的異常TJwV6FgoC1PpxzPAhzjOcJhkxaPkyGtN5wXszKYX92E=情況進(jìn)行檢測(cè)。

2） 錯(cuò)誤恢復(fù)：設(shè)計(jì)錯(cuò)誤恢復(fù)流程，一旦系統(tǒng)識(shí)別到錯(cuò)誤，能夠自動(dòng)或在人工干預(yù)下恢復(fù)到安全狀態(tài)。

3） 用戶(hù)干預(yù)：在必要時(shí)，提供用戶(hù)干預(yù)接口，允許操作人員介入以處理復(fù)雜或未知的異常情況。

2.3.4 系統(tǒng)集成與交互

系統(tǒng)集成是確保所有組件協(xié)同工作的關(guān)鍵步驟：

1） 硬件集成：將視覺(jué)系統(tǒng)、機(jī)器人控制器、安全監(jiān)測(cè)設(shè)備等硬件組件集成為一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)。

2） 軟件集成：將控制算法、視覺(jué)識(shí)別軟件、用戶(hù)界面等軟件組件進(jìn)行集成，確保無(wú)縫交互。

3） 交互設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)直觀的用戶(hù)交互界面，使得操作人員能夠輕松監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，配置系統(tǒng)參數(shù)。

3 結(jié)論

本研究針對(duì)煙草制絲車(chē)間自動(dòng)解包工序中存在的問(wèn)題，提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的庫(kù)卡機(jī)器人智能識(shí)別與安全控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該方案對(duì)煙草制絲自動(dòng)解包工序具有以下貢獻(xiàn)。1） 提高生產(chǎn)效率：通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)減少了人工干預(yù)，大幅提升了生產(chǎn)效率；2） 保障操作安全：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和安全控制邏輯，有效預(yù)防了可能發(fā)生的安全事故；3） 改善產(chǎn)品質(zhì)量：精確的煙包識(shí)別和抓取減少了對(duì)煙包的損傷，保障了煙絲的質(zhì)量。

綜上所述，本研究提出的基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的庫(kù)卡機(jī)器人自動(dòng)解包系統(tǒng)，在提高生產(chǎn)效率、保障操作安全和改善產(chǎn)品質(zhì)量方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。研究成果不僅對(duì)煙草制絲行業(yè)具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，也為工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域提供了有益的參考和啟示。

參考文獻(xiàn)：

[1] 石琰美.關(guān)于工業(yè)4.0環(huán)境下如何進(jìn)行質(zhì)量轉(zhuǎn)型的探討[J]. 輕工標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量，2024（1）：67-70.

[2] 楊露，繆祥凱，李春梅，等.卷煙工業(yè)制絲設(shè)備對(duì)工藝質(zhì)量的影響[J].裝備制造技術(shù)，2023（2）：280-282.

[3] 封喜雷，鄧元龍.一種新型自動(dòng)解包站的研發(fā)與應(yīng)用[J].化工與醫(yī)藥工程，2023，44（6）：40-45.

[4] 伍麟，郝鴻宇，宋友.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的工業(yè)金屬表面缺陷檢測(cè)綜述[J/OL].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，1-24[2024-06-24].https：//doi.org/10.16383/j.aas.c230039.

[5] 吳雪松.機(jī)器視覺(jué)在膠囊表面缺陷識(shí)別與分揀中的應(yīng)用[J]. 設(shè)備管理與維修，2023（2）：96-97.

[6] 孟英楠.工業(yè)機(jī)器人在自動(dòng)化控制領(lǐng)域的應(yīng)用[J].設(shè)備管理與維修，2017（10）：118-119.

[7] 楊軍.庫(kù)卡機(jī)器人在熱軋連鑄生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].河北冶金，2023（S1）：35-39.

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