烟草在线—吸烟有害健康！

承担完成的物联网项目开发了物联网智能烘烤控制系统，机器视觉代替了人工看烟烘烤，为密集烤房智能化烘烤提供了技术产品，使烟农从繁重的烤烟作业中“解绑”。潜心科研

介绍。针对这一难点，该厂今年上线了“制丝工序杂物智能管控与集成应用”智能制造场景，通过机器视觉、5G、大数据等先进技术的应用，依托光谱除杂机及杂物智能管控平台

子系统组成，通过应用机器视觉、体态识别、异常行为分析预警等人工智能技术，监控安全风险，发现安全隐患，进行实时分析、预警和简单快速的自动处理。这一

，逐步成长为小组内机器视觉项目开发的主力军。他参与完成的“小包外观检测系统”项目获烟草行业QC发布一等奖。依托该项目的研究过程，他还完成了研究生毕业论文，顺利通过

，包装机无法及时处理，存在成品质量隐患。今年年初，卷包部成立课题组，围绕小盒铝箔纸完整性进行攻关。“选用基于机器视觉的检测器，可以

管理功能集成整合、物料智能识别追溯、物流过程可视化等方面入手，引入数字孪生、传感器、3D视觉、智能摄像头、机器人巡检等机器视觉可视化技术，实现数据驱动、智能决策和数据协同

松散回潮控制升级、机器视觉技术应用、ZB45专家系统建立、KUKA机器人等重点课题研究，加快推动设备智能化升级，增强卷烟制造核心竞争力。

;机器视觉检测系统令人眼前一亮。在片烟高架库，系统将片烟包出库差错率降为0，把牢“入口关”；在解包段、切片段和切丝机后振槽，系统对捕捉的图像数据进行

。传统的质量检测方式往往依赖于人工目检，不仅效率低下且容易出错。而AI技术则能够通过机器视觉等先进技术，对卷烟产品进行全方位、高精度的检测。例如，采用高速摄像机

，眉头紧锁，陷入了沉思。图为小组成员集中讨论方案难点“我们可以尝试结合机器视觉技术和自动控制原理，实现对外包装物的智能识别和自动剔除。”在当日的生产质量研讨会

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