红外成像技术在烟垛缺条自动检测中的应用

本文主要探讨的是"基于红外成像的条烟自动检测系统"，这项技术是在2011年由高雷等人提出，针对烟草包装行业中的一个重要问题——条烟封箱过程中缺条检测。传统的检测方法可能存在精度不足或者效率低下的问题，因此，研究人员利用红外成像技术进行创新。 该研究首先对红外图像处理技术进行了深入研究，然后提出了一个新颖的烟垛缺条检测方法。这个方法的关键步骤包括实时拍摄烟垛端部的红外图像，对其进行形态学处理以增强图像特征，接着执行边缘提取，以识别烟垛的边界。通过计算边缘图像构成的轮廓矩，这是一种形状描述符，可以量化图像的几何特性。通过将当前烟垛的轮廓矩与预设的模板轮廓矩进行比较，如果两者存在显著差异，就判断烟垛可能缺失烟条。 为了将这一理论应用于实际，研究者设计并构建了一个基于红外成像的条烟封箱自动检测系统。这个系统能够实时、准确地检测到烟条的缺失情况，从而避免了人工检查的繁琐和可能出现的人为错误，提高了生产效率，确保了产品质量。 文章还强调了该系统的实际检测效果，结果显示，该红外成像自动检测系统在香烟封箱过程中表现出色，能够有效解决缺条问题，具有很高的实用价值。它不仅适用于烟草行业，也可能推广到其他需要精确物体检测的工业领域，如电子产品组装、食品包装等。 关键词包括模式识别（Pattern Recognition）、自动检测（Automatic Detection）、轮廓匹配（Contour Matching）、红外图像（Infrared Imaging）以及边缘提取（Edge Detection），这些都是实现这一创新技术的核心要素。该研究成果发表在《沈阳航空航天大学学报》上，显示了作者在红外成像技术在工业自动化中的应用方面的深入研究和实践。 这项工作对于提高烟草包装行业的自动化水平、降低生产成本和提升产品质量具有重要意义，展示了红外成像技术在实际生产中的巨大潜力。