在烟草包装行业，烟包质量直接关乎品牌形象与消费者信任。传统人工质检依赖目检经验，存在漏检率高、效率低、一致性差等痛点。征图新视（江苏）科技股份有限公司推出的FS-SHARK 500 Auto烟包自动化系统，通过机器视觉、深度学习与工业自动化的深度融合，实现了从原料上料到成品打包的全流程智能检测，检测速度达每小时10万张，缺陷检出率突破99.9%。本文将深度解析该系统的核心检测步骤，揭示其如何以“零误差、高效率”重塑烟包质检标准。

一、智能触发：毫秒级定位与图像采集

检测流程的起点是光电感应与机械定位协同触发系统。当烟包在输送带上以每分钟300米的速度运行时，输送带两侧的斜置错开式触发光栅（发射器与接收器呈45度角布局）实时监测烟包边缘。当烟包边缘遮挡光束时，光栅立即向FPGA控制器发送触发脉冲，同步激活双摄像机协同拍摄模块：

1、上视摄像机：搭载1/2英寸CMOS芯片与千兆以太网接口，以120帧/秒的速度捕捉烟包顶面与前侧面的图像，分辨率达0.01mm/像素；

2、下视摄像机：通过反光板辅助照明，穿透输送带缝隙获取烟包底面图像，解决传统检测中“第六面盲区”难题。

系统采用LED频闪控制技术，在10微秒内完成光源脉冲发射，避免运动模糊。

二、深度学习：缺陷特征的智能解构

采集到的原始图像数据通过FIFO缓存传输至DSP处理器，进入AI深度学习分析阶段。征图系统搭载自研的VisionDeep神经网络框架，其核心优势在于：

1、多尺度特征融合：通过卷积神经网络（CNN）提取图像纹理、颜色、边缘等低级特征，结合残差网络（ResNet）捕捉烟包印刷图案的语义级高级特征，实现从“0.1mm²脏污”到“图案错位”的全类型缺陷识别；

2、小样本学习能力：针对烟包生产中低频出现的缺陷（如烫金层局部脱落），系统采用迁移学习技术，在1000张标准样本基础上，通过数据增强生成10万张模拟缺陷图像进行模型训练，使小样本缺陷检出率达99.7%；

3、实时推理优化：采用TensorRT加速框架，将模型推理速度压缩至8毫秒/帧，满足每小时12万张烟标的检测需求。

三、多维判定：从图像到质量的闭环控制

AI分析结果传输至FPI-IPC（工业控制计算机）后，系统启动多维度缺陷判定引擎：

1、几何参数校验：基于烟包CAD设计模型，通过亚像素级边缘检测算法，验证烟包长宽高、圆角半径等尺寸是否符合±0.05mm公差要求；

2、印刷质量评估：采用CIEDE2000色差公式，对比实际印刷色值与标准色卡的ΔE值，当色差超过2.0时触发报警；同时通过OCR文字识别技术，校验烟包上的品牌标识、警示语等文字信息的完整性与准确性；

3、可变信息检测：针对烟包上的二维码、监管码等可变信息，系统集成FS-ZEBRA-1020B喷码检测模块，可高速检测重码、错码、缺码等问题，定位精度达0.01mm。

四、智能剔除与数据追溯：全链路质量管控

当系统判定烟包不合格时，立即启动三级剔除机制：

1、初级剔除：FPI-IPC向PLC发送指令，激活输送带侧方的剔除气缸，将缺陷烟包推入废品箱，响应时间≤50毫秒；

2、二级复检：在剔除口设置高速摄像机，对被剔除烟包进行二次成像，通过人工或AI复核避免误剔，复检准确率达99.99%；

3、数据闭环：所有检测结果实时上传至征图FS-MES2.0智能工厂管理系统，生成包含缺陷类型、发生时间、责任工位等信息的数字化报告。系统通过大数据分析，可追溯缺陷根源（如某批次乳胶粘度异常导致开胶缺陷），为工艺改进提供数据支撑。

五、柔性生产：适应多品类烟包的智能切换

FS-SHARK 500 Auto系统支持快速换型与柔性生产，通过以下技术实现：

1、自动建模功能：FS-LIGHTING检测软件可自动提取烟包特征，生成检测模型，换型时间从传统方案的2小时缩短至5分钟；

2、多规格兼容设计：系统兼容标准支、中支、细支、全开、侧开等全品类烟盒，检测平台可自动调整宽度（50-300mm）与高度（10-150mm）；

3、联线生产能力：可与糊盒机、清废机、打包机等设备无缝对接，实现“上料-检测-打包”全自动化流程，整线仅需1人操作。

征图FS-SHARK 500 Auto烟包自动化系统的实践表明，通过融合机器视觉、深度学习与工业自动化技术，可实现烟包质量检测从“人工经验依赖”到“数据驱动决策”的跨越。该系统不仅将检测效率提升至每小时10万张，更将缺陷漏检率控制在0.03%以下，为烟草行业树立了智能制造的新标杆。