近年來,AI視覺技術開始被廣泛應用于生產制造過程,其以高精度、高效率和實時性的優勢,正在逐漸改變制造業的質量控制方式。湖南中煙常德卷煙廠積極推進數字化轉型實踐,推動AI機器視覺等先進技術在卷煙生產制造中落地應用,實現在線AI煙葉霉變檢測識別與報警,不斷提升制絲生產煙葉質量控制水平。

“傳統的煙葉霉變檢測方法一直依賴人工經驗進行辨別,存在辨識復雜度高、主觀性強一致性差、勞動強度大等缺點。隨著煙草行業的快速發展,已經無法滿足現代化生產的需求,亟需一種高效、準確的檢測技術來替代。”該廠項目負責人江炎軍介紹到。

確定質檢需求和現存痛點后,該廠成立項目團隊,借助AI機器視覺技術,在制絲生產煙包開包、切片工序構建煙葉霉變檢測算法模型,對來料煙葉霉變檢測進行科學分析和總結。

AI煙葉霉變檢測模型資產的構建需要高質量的煙葉霉變樣本支持,為建立煙葉霉變樣本圖像庫,項目團隊常駐車間現場,通過創新方法累計采集樣本60W+,為樣本圖像預處理和模型訓練夯實基礎,極大提升了制絲均質化生產控制水平。

通過在線AI煙葉霉變檢測,該廠實現了煙包全面全方位檢測與生產過程全時段作業,避免了人工質檢的“斷點”“盲點”,極大提升了質量檢測的可靠性和有效性。

“我們在各工序環節部署AI煙葉霉變檢測設備,采用云邊協同架構,通過云端對煙葉霉變檢測模型持續優化,邊側光學成像系統在線智能檢測辨別,發現霉變煙葉進行聲光報警,從而替代了傳統人工經驗辨識檢測,提高了生產線來料煙葉霉變情況在線檢測效率。”該廠工程技術專家王先兵說道。

圖為煙葉霉變檢測現場

基于AI機器視覺的煙葉霉變檢測的成功研發和應用,標志著該廠在制絲生產質量檢測的科技創新和突破。展望未來,該廠將堅持以新發展理念為引領,以人工智能場景創新為驅動,以AI平臺搭建為基礎,將生產制造業務與人工智能技術深度融合,在深化數字化轉型中加快發展新質生產力,為湖南中煙高質量發展打造新引擎、新動能。