【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于质量检测，具体涉及一种烟草卷包车间质量异常的确认方法。
技术介绍
1、烟草卷包车间是指烟草制造工厂中专门负责卷烟生产包装的区域。在这个车间里，烟草卷包机械会将加工好的烟叶卷成卷状，并进行包装，形成最终的烟草卷包产品，这个过程包括烟叶的处理、卷烟的形成、滤嘴的添加以及卷烟包装等环节。
2、常规的烟草卷包的质检方法通常为人工检查卷烟外观，确保没有明显的瑕疵、异物或损伤，或使用精密仪器测量卷烟的长度、直径等尺寸，确保符合规格，称量卷烟的重量，确保每支卷烟的重量在规定范围内。
3、一般的，常规的质检方法主要依赖人工进行视觉检查和手动测量，可能受到人为主观因素的影响，通常需要耗费大量时间和人力，不适用于大规模和高速的生产流程，无法检测到微小的瑕疵或隐微的质量问题，而机器学习模型在这方面具有更高的敏感性和准确性。
4、综上，需要提出一种烟草卷包车间质量异常的确认方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术解决的技术问题：本专利技术的目的在于提供一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案：
3、一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，该方法基于质量异常检测系统实现，包括以下步骤：
4、s1.生产线传感器数据收集；
5、s2.对收集到的数据进行数据预处理；
6、s3.进行实时数据分析并建立警报系统；
7、
8、s5.首先进行图片采集，并将采集到的图片数据建立数据集，通过质量不同的图片信息进行训练，然后进行质量异常比对、检测以及根因分析，进行智能比对诊断；
9、s6.反馈与调整；
10、s7.提供数据管理支持；
11、s8.设计可视化用户交互界面。
12、其中，质量异常检测系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、实时监控模块、质量预测模块、质量异常诊断模块、反馈与调整模块、数据管理模块以及用户界面模块：
13、所述数据收集模块用于传感器以及人工输入数据的收集；
14、所述数据预处理模块用于数据清洗；
15、所述实时监控模块用于实时数据分析和警报生成；
16、所述质量预测模块用于进行机器学习预测和深度学习增强；
17、所述质量异常诊断模块用于烟草质量异常诊断和分析；
18、所述反馈与调整模块用于反馈收集和生产调整；
19、所述数据管理模块用于数据库管理、分析与报告；
20、所述用户界面模块用于建立可交互可视化用户界面。
21、进一步地，所述数据收集模块还包括传感器数据收集单元和人工输入数据单元；
22、所述传感器数据收集单元为部署在生产线上的传感器，包括温度、湿度、重量以及图像传感器，收集实时数据，用于后续的数据分析和质量评估；
23、所述人工输入数据单元提供供操作员输入非自动化检测的质量控制信息，如物料批次号。
24、进一步地，所述数据预处理模块还包括数据清洗单元和特征工程单元；
25、所述数据清洗单元对收集到的数据进行清洗，包括去除噪声、处理缺失值，以确保数据质量；
26、所述特征工程单元从清洗后的数据中提取重要特征，为模型训练和质量异常检测提供输入。
27、进一步地，所述实时监控模块还包括实时数据分析单元和警报单元；
28、所述实时数据分析单元使用统计分析和机器学习算法对实时数据进行分析，快速识别质量偏差；
29、所述警报单元当检测到潜在的质量问题时，自动触发警报，通知操作员和管理人员进行进一步检查。
30、进一步地，所述质量预测模块还包括机器学习预测单元和深度学习增强单元；
31、所述机器学习预测单元利用历史数据训练机器学习模型，预测产品质量，及早识别可能的质量下降趋势；
32、所述深度学习增强单元采用卷积神经网络cnn对于图像数据的分析，对复杂模式进行识别，提高预测的准确性。
33、进一步地，所述质量异常诊断模块还包括图片采集单元、数据集建立单元、质量异常比对单元、异常检测单元和根因分析单元；
34、所述图片采集单元负责采集生产过程中的图像数据，并将其传输至数据集建立单元；
35、所述数据集建立单元建立用于机器视觉分析的数据集，对图像数据进行标注和准备；
36、所述质量异常比对单元使用机器学习和图像处理技术，对图像数据进行分析和比对，识别质量异常情况
37、所述异常检测单元使用自编码器和孤立森林异常检测算法自动识别生产过程中的异常点；
38、所述根因分析单元结合机器学习与图片数据集，分析异常的原因，辅助决策制定和问题解决。
39、进一步地，所述反馈与调整模块还包括反馈收集单元和生产调整单元；
40、所述反馈收集单元收集来自操作员和质量检查人员的反馈信息，用于模型的持续改进和调整；
41、所述生产调整单元根据质量预测和诊断结果，自动或手动调整生产参数，以优化产品质量。
42、进一步地，所述数据管理模块还包括数据库管理单元和数据分析与报告单元；
43、所述数据库管理单元负责存储所有收集的数据、模型预测结果和反馈信息，支持数据的查询、备份和恢复；
44、所述数据分析与报告单元提供定期和实时的数据分析报告，帮助管理层监控生产质量并做出决策。
45、进一步地，所述用户界面模块还包括监控仪表板单元和操作员交互单元；
46、所述监控仪表板单元提供一个直观的用户界面，展示实时数据、警报信息、质量趋势关键信息；
47、所述操作员交互单元允许操作员输入数据、接收警报、查看诊断结果和建议，以及调整生产参数。
48、本专利技术与现有技术相比的优点：
49、本方案与现有技术相比，使用机器学习和图像处理技术，实现对烟草生产过程中质量异常的智能比对诊断，减少对人力的依赖，实时采集图像数据，并通过机器学习模型进行分析，及时发现和诊断生产过程中的质量异常，基于模型的预测和诊断结果，能够自动或手动调整生产参数，以优化产品质量。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：该方法基于质量异常检测系统实现，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述质量异常检测系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、实时监控模块、质量预测模块、质量异常诊断模块、反馈与调整模块、数据管理模块以及用户界面模块：
3.根据权利要求2所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述数据收集模块还包括传感器数据收集单元和人工输入数据单元；
4.根据权利要求3所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述数据预处理模块还包括数据清洗单元和特征工程单元；
5.根据权利要求4所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述实时监控模块还包括实时数据分析单元和警报单元；
6.根据权利要求5所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述质量预测模块还包括机器学习预测单元和深度学习增强单元；
7.根据权利要求6所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述质量异常
8.根据权利要求7所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述反馈与调整模块还包括反馈收集单元和生产调整单元；
9.根据权利要求8所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述数据管理模块还包括数据库管理单元和数据分析与报告单元；
10.根据权利要求9所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述用户界面模块还包括监控仪表板单元和操作员交互单元；
...【技术特征摘要】
1.一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：该方法基于质量异常检测系统实现，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述质量异常检测系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、实时监控模块、质量预测模块、质量异常诊断模块、反馈与调整模块、数据管理模块以及用户界面模块：
3.根据权利要求2所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述数据收集模块还包括传感器数据收集单元和人工输入数据单元；
4.根据权利要求3所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述数据预处理模块还包括数据清洗单元和特征工程单元；
5.根据权利要求4所述的一种烟草卷包车间质量异常的确认方法，其特征在于：所述实时监控模块还包括实时数据分析单元和警报单元；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：高强，雷建强，燕振振，史小涛，贾春乾，张伟锋，陈培生，
申请(专利权)人：陕西中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。