基于AI 视觉与深度学习的罚没卷烟外观质量智能检测方法研究

1 引言

随着烟草市场监管力度的加强，《罚没烟草物品管理办法》（国烟专〔2023〕135 号）要求对罚没卷烟的包装完整性进行严格分级处置。传统人工检测效率低、主观性强、难以量化，无法满足大批量罚没卷烟的快速处理需求。本研究基于AI 视觉与深度学习技术，构建烟包破损智能识别模型，实现自动化、标准化检测，以提升处置效率与合规性，助力烟草专卖监管数字化转型。

2 研究背景与需求分析

2.1 政策背景与罚没卷烟管理要求

《罚没烟草物品管理办法》第十条、第十二条等条款规定，罚没卷烟需根据包装完整性进行分级处置：轻微破损（如烫码、盒条包装轻微破损）可按折扣价变卖；严重破损（如盒条不完整、明显破损）需销毁。因此，准确判定烟包外观缺陷类型与程度是规范处置的前提。

2.2 传统检测方法的局限性

（1）效率低：人工目检耗时，导致库存积压，增加成本；

（2）主观性强：标准不一，易引发争议；

（3）无法量化：破损程度分级难，合规风险高（4）追溯性差：纸质记录易丢失、篡改。

2.3 研究目的与意义

在此背景下，基于机器视觉与 AI 图像识别的智能检测技术为罚没卷烟外观缺陷检测提供了可行路径。通过自动化、标准化的检测手段，不仅能提升检测效率与精度，还能通过数字化存证满足政策合规性要求，不仅有助于解决传统质检的痛点，更是落实《罚没烟草物品管理办法》中“规范管理、高效处置”要求的具体实践，对提升烟草专卖监管效能、维护市场秩序具有重要现实意义。

为了进一步提高烟包破损的质检效率，规范工作流程，降低人工成本，本文提出一种基于 AI 视觉检测的烟包破损智能识别模型，通过机器视觉技术与深度学习算法，对烟包图像数据的采集、处理与分析，实现对破损程度的自动判定，并驱动分拣系统执行分类决策。这一研究有助于解决传统人工检测方式存在的效率低、标准不统一等问题，降低人力成本，提高工作质效。从行业监管的角度看，该技术的应用能够为烟草市场的规范化管理提供有力支持，确保罚没卷烟在进入市场前经过严格的质量筛查，保护消费者权益。此外，基于 AI的智能识别模型可通过持续学习和优化，逐步适应不同类型烟包的检测需求。

3 相关技术原理

3.1 机器视觉与AI 图像识别技术概述

机器视觉主要有图像采集、图像处理与分析、图像分析三个过程。图像采集是指利用光电传感器将目标被测物的光学信息转变为数字信号的过程。图像处理包括图像的噪声去除、增强、边缘提取等处理。图像分析是指借助图像分析与识别算法对图像进行分类或者判断。深度学习（卷积神经网络 CNN）等 AI图像识别算法在图像识别任务中取得出色的表现，自动学习图像的局部特征且具有比较好的泛化能力 [1]。随着缺陷检测中无监督机器学习方法被应用，成为图像缺陷分析研究领域的热点 [2]。应用深度学习模型识别的结果从分组水平提升到了个体水平。传统图像处理技术的方法大多应用在检测工业内部质量控制，例如烟叶破残判定、烟叶光滑度分析等。然而，罚没烟包在外观显示的破损、折叠、污染等差异性更复杂，这对罚没卷烟外观识别模型鲁棒性、特征提取性能也提出了更高要求。

3.2 卷烟外观质量检测研究现状

本文国内外研究资料涉及传统手段（人工目检法、以规则为基础的传统机器视觉），也涉及基于机器视觉与 AI 的新型手段。但传统手段因效率低、具有主观性，不利于智能化等缺点逐渐被取代。新型基于 AI 手段的检测方法具有以下优点，如基于改进 RNN 网络、CNN 模型及基于局域特征相似性度量 (LCSM)法的无监督的算法 [3]。虽然当前相关研究已有很大的进展，但是仍存在一些缺陷，如检测不够稳定、没有针对性等 [4]。本文首先创新在于，将线阵相机成像和无监督深度学习算法相结合，构建可应用于罚没烟卷外观质量缺陷检测的智能识别模型。

4 智能识别模型构建

4.1 研究目标

构建“图像采集 - 缺陷识别 - 智能分类 - 数据存证”全流程系统，核心创新包括：

（1）硬件：多线阵相机协同成像，实现六面无死角成像；

（2）算法：改进 YOLOv5，引入注意力机制与轻量化特征金字塔，提升小缺陷识别精度；

（3）系统联动：检测模型与分拣机械臂实时交互；

（4）合规：区块链技术构建不可篡改的数据存证体系。

4.2. 线阵相机成像系统

硬件配置：高分辨率、高帧频线阵相机，搭配定制光源系统，消除反光干扰；成像原理：逐行扫描技术，配合编码器与外控触发，实时调整扫描频率，确保高速传输下图像清晰。

4.3 深度学习算法应用

算法选择：轻量级 CNN 变体，平衡算力与精度，结合无监督学习降低标注依赖；

训练过程：采集多样化烟包图像（含正常与各类破损样本），经数据预处理（去噪、增强、归一化）、迁移学习初始化参数，通过 Adam 优化算法训练模型，确定最佳学习率与批次大小。

5 破损程度自动判定

5.1 判定标准

判定标准需综合考虑行业规范、实际需求和技术可行性。判定指标基于可量化参数：

破损面积：设定阈值划分轻微/ 中度/ 严重；

破损形状：区分线性与不规则破损；

破损位置：品牌标识等关键区域小面积损坏亦判严重。

构建综合判定体系，确保科学合理上述指标构建完整的判定体系。

5.2 模型输出

模型预处理图像后，通过多层特征提取与映射，输出破损类别与程度判定结果，经混淆矩阵验证准确率与召回率，确保可靠性。

6 分拣系统联动

6.1 联动机制

工控系统实现实时通讯，模型判定结果触发分拣控制模块，生成机械手动作指令。增设冗余通信端口与错判检测功能，保障稳定性。

6.2 分拣执行

硬件包括传送带、机械手、传感器组与中央控制模块。系统根据模型结果精准抓取并分类烟包，优化机械手轨迹与传感器参数，实现高效分拣，远超人工效率。

7AI 检测与传统方法对比

7.1 效率

AI 系统通过高速成像与实时运算，检测速度较人工提升数倍。线阵相机动态调节扫描频率、深度学习模型高效推理及硬件优化，显著缩短总检测时间，适用于大批量场景。7.2 准确性

AI 模型经海量数据训练，识别规律稳定，减少主观误判。结合无监督学习，增强泛化能力，降低漏判风险。

7.3 标准化

AI 检测基于算法与数据制定统一标准，避免人为差异。软件可动态更新适配规范变化，确保一致性。

8 结论

本研究构建了基于 AI 视觉的烟包破损智能检测系统，通过多线阵成像、深度学习算法与分拣联动，实现从成像到处置的全流程智能化。该系统满足政策合规性要求，替代人工流程，推动罚没卷烟管理数字化转型。未来可进一步优化模型泛化能力，拓展至更多烟草制品检测场景，助力烟草专卖监管效能提升。

参考文献

[1]焦俊等 . 深度学习算法在卷烟外观质量检测中的应用 [J]. 今日自动化 ,2022,(7):107-111.

[2]冯东等 . 基于局域特征相似性度量的卷烟制品外观缺陷检测 [J]. 烟草科技 ,2023,56(4):82-90.

[3]刘强等 . 基于 AI 的烟支外观缺陷检测模型设计 [J]. 今日制造与升级 ,2023,(10):69-71.

[4]杜坡等 . 基于无监督深度学习的卷烟包装外观缺陷检测 [J]. 机械制造与自动化 ,2023,52(5):222-224.