眾所周知，煙草行業在國民經濟和社會發展過程中發揮著非常重要的作用。煙草制造業一直是我國的主要稅源。今年3月6日，國家煙草專賣局公布了2021年煙草行業實現工商稅利總額13,581億元，同比增長6.08%，財政總額12,442億元，增長3.36%。
在我國，煙草作為國家特殊管控行業，其隸屬于國家企事業單位，由國家企事業單位對其運營進行全面的管理控制，其產品必須符合國家標準、成分披露、包裝標識、健康警語及注冊商標等相關規定，并按要求通過技術審評。且煙草行業作為一個紅海市場，幾乎每個省份都有區域性的香煙品牌，香煙品牌總數多達上百個，消費者的可選擇性很大。
面對如此嚴格的監管指導與激烈的市場競爭，煙草企業需要大力推進科技創新，實施智能化轉型，尋求高效的視覺檢測方案以協助煙草高質量生產，以贏得消費者的信任與喜愛，在品牌競爭中的紅海中贏得自己的主動權。
康耐視在機器視覺領域擁有超40年的從業經驗，已在煙草行業為廣大客戶成功部署了多套視覺解決方案。今天，我們將從煙草制造的三大工藝：制絲（原料加工）、卷接（卷制成型）、包裝（包裝成品）出發，為您詳細介紹如何通過使用康耐視提供的視覺檢測方案，對煙草制造過程中遇到的每個細小檢測難點進行逐一擊破，消除煙草生產缺陷、驗證裝配和追蹤信息，提高生產質量。
一、制絲工藝
包括備料、回潮、貯葉、切絲、烘絲、葉絲梗絲混合、加香、加料、貯絲等工序。其工藝任務是將各種煙葉制成配比均勻、純凈無雜質，寬度、水分、溫度均符合各等級卷煙工藝要求的煙絲。
1、 煙葉外觀檢測
應用難點：在對打葉復烤和制絲生產線上的煙葉雜質進行剔除檢測時，檢測葉片中存在的雜質、顏色、形狀、紋理等特征識別，需要準確識別出如紙箱板、麻繩等雜物。
適用產品：In-Sight D900、VisionPro Deep Learning
2、 煙末原料異物檢測
應用難點：由于煙葉從進入卷煙廠的生產流水線到生產出成品卷煙的整個過程，己逐漸脫離人工輔助，特別是把煙葉改成片葉后，不再有人工鋪葉的工藝過程，因此混在煙葉中的雜物及霉爛煙葉等將無法去除。需要再對煙葉初加工的制絲生產線上，即時去除雜物以及對霉爛煙葉進行檢測識別。
適用產品：In-Sight D900、VisionPro Deep Learning
二、卷接工藝
包括喂絲、煙支卷制、濾嘴接裝等工序。其工藝任務是充分發揮設備效率，將合格的煙絲按照制造規格及質量標準，卷制成合格的煙支，接裝成濾嘴煙支。
1、 香煙過濾嘴外型檢測
應用難點：確保過濾嘴存在、外觀形狀正確且無缺陷，以避免不必要的退貨和客戶投訴。
適用產品：In-Sight 2800、In-Sight 7000、In-Sight 8000
2、 香煙過濾嘴計數
應用難點：無論過濾嘴尺寸、顏色或形狀如何，都要準確地對大型包裝紙箱中包含的香煙過濾嘴進行計數。
適用產品：In-Sight D900、VisionPro Deep Learning
3、煙支外觀缺陷檢測
應用難點：在高速卷煙機高速的生產速下，準確地香煙包裝中缺支、缺嘴、空頭、反支、爆口、濾嘴變形、夾末煙、水松紙搓接漏氣煙等情況，確保香煙品質。
適用產品：In-Sight 2800、VisionPro Deep Learning
4、 香煙長度切割定位
應用難點：確保卷煙紙正確對位并識別中點，以確保將香煙切割成相同的長度。
適用產品：In-Sight 2000、In-Sight 7000、In-Sight 8000
5、 卷煙紙對位及有無膠水檢測
應用難點：在卷煙濾棒的生產過程中，時常會有濾棒因粘接不牢而造成的機器停機或失膠濾棒流入下一個環節，在涂膠時膠水斷流，致使紙帶上無膠水，造成紙帶粘接不牢或爆開。需要確保卷煙紙正確對位，并且膠水涂覆到正確的位置，以避免浪費和潛在堵塞。
適用產品：-Sight 2000、In-Sight 7000、In-Sight 8000
三、包裝工藝
采用多種包裝材料和包裝機械，將經烘焙后水分合格的煙支，包裝成符合產品質量標準、便于貯運和銷售的成品。
1、 香煙印花稅標OCR字符檢測
應用難點：準確地讀取OCR字符，幫助煙草制造商符合嚴格的煙草法規。
適用產品：In-Sight D900、In-Sight系列產品
2、 煙盒包裝有無檢測
應用難點：判斷包裝內包裹檢測（存在/不存在）以及不同類型的：鋁紙、白紙、黑紙。
適用產品：In-Sight 2800、In-Sight 2000
3、 煙包外觀缺陷檢測
應用難點：在香煙盒在生產線上高速運動時檢測香煙盒內是否缺失香煙以及包裝紙是否撕裂。檢測香煙盒，確認鋁箔拉蓋是否蓋好并完整密封，以保鮮和防潮。還需有效檢出條包包裝中常見的拉線錯牙、缺油封、油封損壞、條包包反、條包品牌錯誤（混入別的品牌）、油封嚴重褶皺、油封撕裂等包裝缺陷，并將包裝不合格的產品從生產線上剔出。
適用產品：In-Sight 2000、In-Sight 7000、In-Sight 8000、VisionPro Deep Learning
4、 條煙裝箱檢測
應用難點：條盒內小包裝混裝錯裝少裝等，條盒內夾雜其他廢紙膠帶等。
適用產品：In-Sight 2800
5、 香煙印花稅標檢測
應用難點：檢測香煙盒是否有印花稅，由于印花稅標（圖紙、顏色）各不相同，需要確保正確的印花稅標存在并且正確張貼。
適用產品：In-Sight 2000、In-Sight 2800
6、 煙包讀碼及字符讀取
應用難點：可靠地讀取煙包上的二維碼和OCR字符，以便在整個供應鏈中追蹤和追溯產品。
適用產品：In-Sight 7000、In-Sight D900
7、 煙包追蹤讀碼
應用難點：準確地讀取沿著輸送帶高速移動的煙包上的二維碼，以確保香煙的端到端可追溯性。
適用產品：DataMan 280、DataMan 370
8、 分揀配送線上的條煙追蹤
應用難點：可讀取高速分揀配送線上條煙上的二維碼，以提高生產量并消除誤差。
適用產品：DataMan 280、DataMan 370
9、 條煙追蹤、煙包/條煙讀碼關聯
應用難點：對香煙條盒上的二維碼提供100%讀取率，以提高可追溯性和避免不必要的浪費。讀碼器能夠準確地讀取二維碼以確保端到端可追溯性，并執行一致性檢查，以驗證煙包是否與條煙上的香煙序列代碼相匹配。
適用產品：DataMan系列產品
10、 香煙出貨復核/出貨外箱追蹤讀碼關聯
應用難點：讀取條煙上的條碼，以驗證是否準確地執行訂單，以避免罰款、返工、標識有誤和代價高昂的產品召回，并與外箱上的序列二維碼進行箱碼關聯，省去了人工操作的必要，并可實現從倉庫到消費者手中全程追蹤產品。
適用產品：DataMan 370、DataMan 470
可以看出，煙草企業可通過在自動化設施配備康耐視的視覺檢測方案后變得更智能，這意味著在煙草的生產過程中可以減少生產誤差，進而能降低成本，并提升客戶滿意度?？的鸵曁峁┑囊曈X檢測方案，不僅有效提升了煙草制造過程中的質量監督檢測效率，也提升了行業整體對于數據信息的有效化處理水平，從而獲得更高的管理與經濟收益。這也為煙草企業管理者提供了更為精準的決策，為實現數字工廠夯實了基礎。
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