煙草加工過(guò)程中,，煙葉常混入麻繩,、木屑,、塑料、金屬,、油污等異物,，以及霉變煙葉和梗簽等雜質(zhì)。這些雜物不僅影響卷煙產(chǎn)品的安全性和質(zhì)量,，還可能損害生產(chǎn)設(shè)備及品牌聲譽(yù),。傳統(tǒng)除雜方法（如風(fēng)力、磁力,、光電或人工篩選）存在效率低,、精度不足等問(wèn)題。為此,，深圳中達(dá)瑞和公司基于高光譜成像技術(shù)的煙葉除雜做了可行性的測(cè)試,，通過(guò)物質(zhì)光譜特征的精準(zhǔn)識(shí)別與自動(dòng)化剔除，顯著提升煙葉純凈度,。

高光譜成像技術(shù)原理

高光譜成像是一種結(jié)合圖像與光譜分析的三維檢測(cè)技術(shù),，其核心在于“圖譜合一”。不同物質(zhì)在特定波長(zhǎng)光照下具有吸收或反射特性,，形成如“指紋”般的光譜曲線,。通過(guò)短波紅外高光譜相機(jī)（光譜范圍900-1700nm），可采集煙葉及雜物的光譜數(shù)據(jù),，構(gòu)建高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,。例如：

-煙葉與塑料：在1100nm、1200nm,、1400nm等特征波段,，兩者的光譜反射強(qiáng)度差異顯著；

-煙葉與油污：不同成分的機(jī)油在特定波段下呈現(xiàn)明顯光譜偏移,。

基于這些差異,，結(jié)合定標(biāo)模型與匹配算法,，系統(tǒng)可實(shí)時(shí)判別雜質(zhì)并輸出剔除信號(hào)。

可行性驗(yàn)證與案例分析

通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,，高光譜成像技術(shù)對(duì)多種雜質(zhì)的識(shí)別：

1,、塑料雜質(zhì)檢測(cè)

將塑料碎片混入煙絲，利用短波紅外高光譜相機(jī)采集數(shù)據(jù),，合成偽彩圖后,，塑料區(qū)域以綠色標(biāo)記，與煙絲光譜曲線對(duì)比差異明顯,。

2,、油污雜質(zhì)檢測(cè)

在煙葉表面滴加三種不同機(jī)油，通過(guò)光譜分析發(fā)現(xiàn),，油污在特定波段的光譜特征與正常煙葉顯著不同,，偽彩圖中可清晰識(shí)別污染區(qū)域。

實(shí)驗(yàn)結(jié)論表明,，高光譜技術(shù)對(duì)塑料,、油污等異物的檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)行業(yè)需求標(biāo)準(zhǔn)，驗(yàn)證了其技術(shù)可行性,。

實(shí)施方案與系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)據(jù)采集：在線高光譜相機(jī)實(shí)時(shí)掃描傳送帶上的煙葉,，獲取其光譜信息；

模型匹配：工控機(jī)內(nèi)置定標(biāo)模型,，通過(guò)算法比對(duì)煙葉與雜質(zhì)的光譜特征,，生成雜質(zhì)判別信號(hào)；

自動(dòng)化剔除：控制設(shè)備接收信號(hào)后,，聯(lián)動(dòng)機(jī)械臂或氣流裝置,，精準(zhǔn)剔除雜質(zhì)；

數(shù)據(jù)閉環(huán)：系統(tǒng)支持光譜數(shù)據(jù)回傳與模型優(yōu)化,，持續(xù)提升檢測(cè)精度。

系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)

高效精準(zhǔn)：檢測(cè)速度達(dá)毫秒級(jí),，適應(yīng)高速生產(chǎn)線,；

廣泛適用：可識(shí)別金屬、塑料,、油污等十類以上雜質(zhì),；

非接觸式：避免物理接觸對(duì)煙葉的二次污染。

結(jié)論

高光譜成像技術(shù)為煙葉除雜提供了全新的解決方案,，其通過(guò)物質(zhì)光譜特征的智能識(shí)別,，突破了傳統(tǒng)方法的局限性。實(shí)際驗(yàn)證表明,，該技術(shù)能夠高效區(qū)分煙葉與異物,，并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化精準(zhǔn)剔除,，為煙草行業(yè)的質(zhì)量控制與安全生產(chǎn)提供了可靠保障。未來(lái),，隨著算法優(yōu)化與設(shè)備迭代,，高光譜技術(shù)有望在更多工業(yè)分選場(chǎng)景中發(fā)揮核心作用。

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