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总第250期现代工业经济和信息化Total250

2025年第4期ModernIndustrialEconomyandInformationizationNo.4,2025

应用推广D0I:10.16525/ki.14-1362/n.2025.04.044

基于机器视觉技术在卷烟制丝工艺中的应用与展望★

梁佳欣，陈康，封建兵，胡荣辉，刘赐德

（江西中烟工业有限责任公司赣州卷烟厂，江西赣州341000)

摘要：随着卷烟行业对“均质化生产，精细化加工”要求的提出，针对制丝工艺中异物剔除精度的下降、人工质量检

测的主观性以及过程工艺指标监测控制的滞后性等问题，大量基于机器视觉技术的应用与研究被提出，进一步提高

制丝生产过程的自动化、智能化水平。为深入了解机器视觉技术在制丝工艺中的应用研究情况，分析整理了近年来

国内外的相关文献。从机器视觉在制丝工艺中的监测和检测两方面展开，并对图像处理、传统机器视觉和深度学习

的研究现状进行分析，提出当前机器视觉在制丝工艺中存在的问题，展望其在制丝工艺中的发展趋势，旨在为机器

视觉在制丝工艺中的应用研究提供参考和思路。

关键词：机器视觉；卷烟制丝工艺；图像处理；深度学习；工艺监测

中图分类号：TS34文献标识码：A

0引言中的监测和检测，对图像处理、传统机器视觉和深度

机器视觉是涉及图像处理、计算机科学、人工智学习的研究现状进行分析，提出当前机器视觉在制丝

能和物理光电等多学科的一种迅速发展的新技术，主工艺中存在的问题，展望其在制丝工艺中的发展趋

要是以感光元件模拟人类视觉功能，对目标物体进行势，旨在为机器视觉在制丝工艺中的应用研究提供参

位置和图像信息采集，并利用计算机进行处理和分考和思路。

析，进而提取目标物体的特征信息，最终根据目标的1基于机器视觉的制丝工艺监测

1.1烟草异物剔除

特征信息引导相关机械设备的规定动作[1-3]。它以高

智能化、强灵敏度、高处理速度、高精度、非接触性以烟草异物剔除是卷烟生产过程中重要环节,由于

及实时传输信息等优势特点[1.4],广泛应用于制造业、

制丝工艺流程多且复杂，不可避免的会混人烟草异

农业、渔业、电力、医疗等领域，常用功能多集中在目物。烟草异物分为非烟草杂物和霉变、结块等烟草杂

标定位、检测、跟踪，缺陷诊断，质量检测，尺寸测量，物。非烟草杂物分为三类，一类杂物为金属、玻璃、塑

图像分类等[3.5-6]。料、羽毛等；二类杂物为纸屑、石头、麻绳等；三类杂物

随着国内外卷烟市场的激烈竞争，为推动中式卷为种子、杂草、杨柳絮等，烟草行业的除杂标准为一类

烟的高质量发展，烟草行业提出“均质化加工，精细化

生产”的工作战略任务。为此，各卷烟企业在卷烟生产草异物的存在会造成一定的安全质量隐患，例如对设

的烟叶加工、制丝、卷接、包装等主要工艺环节中自动备性能、烟丝质量、卷烟感官质量以及人体健康造成

化、智能化程度越来越高,逐步提高了卷烟的生产效影响，因此需要采取各种工艺措施处理剔除烟草异

率。但随着自动化水平和卷烟生产质量要求的不断提物，提高烟叶纯净度，提高卷烟质量。

升，目前卷烟工艺中的烟草异物剔除、质量检测、过程目前，国内卷烟生产常见的除杂方式有风选除

工艺指标监测等还处于人工抽样检测或半自动化水杂、金属除杂和光电除杂。风选除杂原理是风力悬浮，

利用烟草异物与正常烟叶或烟丝的风力悬浮速度的

平,还不能满足卷烟高质量发展的需求[7-8]。随着机器

视觉技术在烟草行业的迅速发展应用，逐渐解决了检差异性进行剔除[13],但当两者悬浮速度差异较小时，

测滞后性、主观差异性以及