烟叶分定级系统的设计与应用测试

烟叶分级是烟草工业原料处理的关键环节，其结果直接影响卷烟产品的品质稳定性和原料成本控制。长期以来，我国烟叶收购环节的分级主要依赖于分级工人的感官经验，通过“眼看、手摸”对烟叶的颜色、油分、成熟度、叶片结构等外观质量因素进行综合判断 [1]。这种人工分级模式存在劳动强度大、效率低下、主观性强、标准易波动、人力成本日益增加等突出问题，已成为制约烟叶收购现代化与标准化的瓶颈。

在智能化农业装备和物流装备快速发展的大背景下，研发自动化、智能化的烟叶分定级设备成为行业迫切需求。国外在农产品（如水果、谷物）物流自动化分选设备方面技术较为成熟，但针对烟叶这种大尺寸、薄片状、易粘连破损的特异性农产品，公开的专用自动化分级物流设备报道较少。国内相关研究与实践近年来取得较快进展，主要聚焦于两个方向：一是基于机器视觉的烟叶图像识别与等级分类算法研究，研究者们尝试应用卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等模型，从烟叶图像中提取颜色、纹理、形状等特征进行自动分级 [2,3]；二是自动化分片与输送机构的机械设计，旨在解决烟叶从成捆状态到单片有序铺展的上料难题 [4]。然而，将高效无损的分片技术与高精度的视觉定级技术无缝集成，并形成稳定、连续作业的整机设备，仍是目前产业化应用面临的主要挑战。

本研究旨在研发一套完整的烟叶分定级自动化设备，集成创新性的针刺吸盘分片抓取技术、烟叶姿态主动纠偏机构以及基于深度学习的视觉定级系统，实现从框装烟叶到按等级分选的物流自动化作业，为提升烟叶收购的效率、公平性与标准化水平提供装备支持。

本设备是一个集机械、电气、视觉与信息化一体的自动化系统，由分片设备与分级设备两大部分串联构成。其中，分片设备由烟叶自动分片上料机械手、烟叶上料输送线和烟叶爬坡输送线组成；分级设备由人工理料输送线、上层落料纠偏拨片输送线、定级视觉检测装置和下层分级托盘回转输送线组成。设备示意图如图 1 所示。

图 1 烟叶分定级系统组成示意图

1. 分片设备

分片设备的核心功能是实现通过料框装载的烟叶从堆叠状态到单片的、有序的分离与供给。烟叶自动分片上料机械手采用六自由度工业机械手，其末端执行器为阵列式“针刺吸盘”，如图 2 所示。吸盘表面嵌入微细针刺，在工作时，针刺可刺入烟叶叶面形成交错抓取，有效解决烟叶因表面不平或叶面光滑而产生的抓取不稳或滑落问题，且可调节针刺吸盘的针刺伸缩高度，实现每个吸盘单次抓取烟叶的片数为 1～2 片，针刺吸盘示意图如图 3 所示。机械手的夹具上分布有并排的多组吸盘，实现从烟框内一次抓取一组烟叶，并将其转移至初始水平输送线上方。

图 2 烟叶自动分片上料机械手系统组成示意图

后续则为烟叶的输送与预分片部分，承载烟叶的第一段水平输送线将烟叶送至爬坡输送段。爬坡段采用带有挡板皮带倾斜输送，在提升过程中利用重力与挡板的梳理作用，进一步分离可能粘连的烟叶。经爬坡输送后，烟叶被送入分级设备的上层进料口。

图 3 针刺吸盘示意图

2. 分级设备

分级设备为上下双层结构，负责对输送过来的烟叶进行整理、检测与分选。分级设备上层结构实现烟叶理料、纠偏与检测，下层结构实现烟叶的分选和收集。

（1）上层理料、纠偏与检测区

分级设备上层结构由人工辅助理料输送线、拨片皮带姿态纠偏机构和视觉定级系统三部分组成，实现烟叶理料、纠偏与检测。

人工辅助理料输送线。该输送线位于分级设备最顶部，操作人员在此工位对少量严重重叠、折叠的烟叶进行快速辅助铺展，确保后续视觉检测的可靠性。

拨片皮带姿态纠偏机构。烟叶从理料输送线落入拨片皮带机构。该机构由多条同步运行的窄同步皮带组成，皮带上均匀装有柔性拨片。在输送过程中，拨片持续拨动烟叶形成烟叶的输送动力，并使烟叶有序落入拨片间的间隔，使其朝向一致和均匀，为视觉系统提供姿态规范的样本。拨片姿态纠偏输送线示意图如图 4 所示。

图 4 拨片纠偏输送线示意图

视觉定级系统。视觉检测工位设置在拨片皮带末端上方，该系统包含光源照明单元、工业相机与处理主机。光源照明单元采用正面漫反射光源照明，以获取烟叶表面的颜色、纹理特征信息；工业相机采用高分辨率面阵 CCD 相机，在触发控制下采集烟叶的清晰图像；处理主机内置基于深度卷积神经网络训练的烟叶等级识别模型，对采集的图像进行实时处理，提取特征并与模型比对，输出烟叶等级结果。

（2）下层分选与收集区

经视觉定级后，烟叶由上层拨片皮带末端的过渡机构转入下层分级托盘输送线，如图 5 所示。该输送线由多个可独立控制的纵向分隔通道组成，每个通道对应一个烟叶等级。控制系统根据视觉系统发送的等级信号，在烟叶下落瞬间控制对应的分选器动作，将烟叶准确导入其等级对应的通道中。烟叶沿指定通道输送至末端，落入预先放置的对应等级烟框内，完成自动化分级与收集。

图 5 分级托盘输送线示意图

（3）自动化工作流程

设备工作流程遵循“上料→针刺吸盘抓取分片→人工理料→落料纠偏→成像→识别→分选→收集”的闭环顺序，由中央 PLC 统一调度，烟叶分定级系统工作流程图如图 6 所示。PLC 接收各传感器（如光电传感器、编码器）信号，协调机械手、输送线、视觉系统、分选器的启停与联动，确保烟叶流连续、有序、高效地通过各个工位，并将生产数据（数量、等级、时间）上传至监控系统实现全过程信息化。

图 6 烟叶分定级系统工作流程图

为评估设备性能，在实际收购环境下进行了连续 20 天的稳定性与效能测试。测试烟叶涵盖 C1F、C2F、C3F、C4F 以及青杂等 5 个常见等级。现场测试图片如图 7、图 8、图 9 所示，连续 20 天的收购记录与测试数据见表 1。

表 1 烟叶收购站点烟叶分定级系统收购效率统计表

图 7 烟叶分片现场测试图

图 8 烟叶定级现场测试图

图 9 烟叶分定级系统现场图

从表 1 数据分析可知，通过记录有效作业时间内的烟叶处理总重量，计算平均效率，设备稳定运行分级效率达到约 151.07kg/(h·人)，此效率显著高于市面上常见的 2 人人工上料分级设备，后者效率约为 30kg/(h·人)。在引入人工辅助理料的情况下，单台设备可替代市面上常见分级设备 3～4 个熟练分级工的工作量，效率也得到显著提升。

表 2 500 片烟叶的视觉系统和专家分级情况统计表

从测试批次中随机抽取 500 片烟叶（包含 C1F、C2F、C3F、C4F 和青杂 5 个等级），在设备分级前后由 3 名资深国家分级员进行独立盲评，以多数一致的专家评级作为标准答案，与设备分级结果进行比对，比对结果见表 2。测试结果表明，视觉分级综合准确率达到 93.6%。其中，C1F、C2F、C4F 的定级精确率达到 100%；C3F 和青杂的定级召回率达到 100%。然而，青杂的定级召回率虽然达到 100%，但精确率仅 26.5%，从表 2 可知，C1F 和 C4F 误判为青杂的情况较多，这是后续算法优化的重点。

本文设计并研发了一套集成自动化分片与机器视觉智能定级的烟叶分定级系统。该系统通过针刺吸盘机械手抓取与爬坡输送结合实现高效无损分片上料，通过拨片皮带机构实现烟叶姿态自动纠偏，并应用基于深度学习算法的多光源视觉系统完成烟叶等级的在线自动判定与分选。本系统通过现场测试，在仅需配备一位理料人员的情况下，综合分级效率达 151kg/h 以上，视觉系统分级的整体准确率达到 93.6%，平均精确率为 84.48%，平均召回率为 93.96%。