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煙草雜物剔除技術--從傳統方法到智能解決方案

  • 作者：編者:黃振軍|責編:李曉紅
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122515537
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：202
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統闡述了煙草雜物剔除技術從傳統方法到智能解決方案的發展歷程、核心原理與工程實踐，是一部兼具理論深度與應用價值的技術專著。全書以「雜物特性認知→分離理論基礎→傳統除雜技術→機器視覺AI識別→高光譜成像與多源融合→精準剔除執行機構→系統集成優化→技術發展趨勢」為主線，構建了完整的知識體系。書中不僅深入剖析了風選、光電、磁力、靜電等傳統除雜技術的原理與瓶頸，還重點介紹了基於機器視覺、深度學習的智能識別方法，以及高光譜成像、多源感測融合等前沿技術在煙草雜物檢測中的應用。各章節均配有經過產線驗證的工藝參數、性能指標和優化策略，並以多家企業的實際案例為支撐，系統總結了多技術融合的系統集成方案與工程實施經驗。
    本書旨在為從事煙草加工、智能檢測及相關領域的技術人員、科研人員和高校師生提供一本理論與實踐並重的參考著作。
作者介紹
編者:黃振軍|責編:李曉紅
目錄
第1章  緒論
  1.1  煙草雜物剔除的行業背景與研究意義
  1.2  國內外研究現狀綜述
    1.2.1  國際研究進展
    1.2.2  國內研究現狀
    1.2.3  當前研究的不足與發展方向
  1.3  煙草除雜技術的發展脈絡
  1.4  本書的研究內容與結構安排
  1.5  小結
第2章  煙草雜物特性與分離理論基礎
  2.1  煙草雜物的來源、分類與理化特性
    2.1.1  雜物的來源分析
    2.1.2  雜物的分類體系
    2.1.3  關鍵物理化學特性參數
  2.2  氣固兩相流理論及其在煙草分離中的應用
    2.2.1  顆粒在氣流中的受力分析
    2.2.2  懸浮速度理論
    2.2.3  氣固兩相流動的數值模擬方法
  2.3  電磁分離理論基礎
    2.3.1  磁場中的顆粒受力分析
    2.3.2  靜電除雜基本原理
    2.3.3  電磁感應檢測原理
  2.4  光學檢測理論基礎
    2.4.1  光與物質的相互作用
    2.4.2  顏色空間理論
    2.4.3  光譜分析原理
  2.5  圖像識別理論基礎
    2.5.1  圖像預處理理論基礎
    2.5.2  顏色特徵提取與色差分析
    2.5.3  紋理與形狀特徵分析
    2.5.4  深度學習理論基礎
    2.5.5  遷移學習與自適應學習理論
  2.6  小結
第3章  傳統除雜技術
  3.1  風選除雜
    3.1.1  分離原理與數學模型
    3.1.2  設備類型與工作原理
    3.1.3  工藝參數優化分析
    3.1.4  局限性分析
  3.2  光電除雜
    3.2.1  光學檢測原理在除雜中的應用
    3.2.2  系統構成與關鍵技術
    3.2.3  局限性與改進方向
  3.3  磁力除雜與金屬檢測
    3.3.1  磁力除雜的磁學原理
    3.3.2  設備類型與典型應用
    3.3.3  金屬探測器的工作原理
    3.3.4  應用優勢與局限
  3.4  靜電除雜
    3.4.1  靜電除雜的物理機制

    3.4.2  雙效複合靜電除雜方案
    3.4.3  應用效果與局限
  3.5  人工挑選：現狀與挑戰
  3.6  傳統技術綜合對比與瓶頸分析
    3.6.1  多維度技術對比
    3.6.2  共性技術瓶頸
  3.7  小結
第4章  機器視覺與人工智慧識別技術
  4.1  高速成像系統
    4.1.1  線陣成像技術原理
    4.1.2  三稜鏡分光技術
    4.1.3  照明系統設計與優化
    4.1.4  成像系統性能指標體系
  4.2  圖像採集與處理系統優化
    4.2.1  圖像採集與傳輸
    4.2.2  圖像預處理
    4.2.3  特徵提取與ROI檢測
    4.2.4  深度學習推理
    4.2.5  決策與剔除觸發
    4.2.6  系統監控與通信
    4.2.7  異構計算架構的選型與優化
  4.3  深度學習模型構建與應用
    4.3.1  卷積神經網路的理論框架
    4.3.2  經典CNN架構的優化適配
    4.3.3  模型訓練與數據增強
    4.3.4  推理加速與模型部署
  4.4  多特徵融合與自適應學習機制
    4.4.1  多特徵融合技術
    4.4.2  自適應學習與持續優化
    4.4.3  性能評價指標體系
  4.5  小結
第5章  高光譜成像與多源感測融合技術
  5.1  高光譜成像原理與系統構成
    5.1.1  高光譜成像的基本原理
    5.1.2  推掃式高光譜成像系統
    5.1.3  數據採集與預處理
  5.2  光譜特徵分析與物質識別機理
    5.2.1  特徵光譜的物理化學基礎
    5.2.2  光譜匹配與分類演算法
    5.2.3  應用案例
    5.2.4  技術局限與應對策略
    5.2.5  高光譜技術與傳統RGB技術的系統對比
  5.3  多演算法融合的信息統一與決策優化
    5.3.1  信息統一與協調機制
    5.3.2  決策融合策略
    5.3.3  融合框架的技術實現與實時性優化
    5.3.4  系統性能指標
  5.4  小結
第6章  精準剔除執行機構與系統設計
  6.1  負壓吸附式剔除系統

    6.1.1  工作原理與力學模型
    6.1.2  結構設計與優化
    6.1.3  適用場景與局限性
  6.2  高速噴吹剔除系統
    6.2.1  噴吹力學與噴嘴設計
    6.2.2  電磁閥響應與控制
    6.2.3  連續噴吹與動態控制策略
  6.3  柔性機械剔除系統
    6.3.1  柔性抓取技術原理
    6.3.2  機械臂路徑規劃與運動控制
    6.3.3  技術優勢與工程挑戰
  6.4  複合式多級剔除系統
    6.4.1  系統組成與架構
    6.4.2  剔除控制矩陣設計
    6.4.3  系統匯流排設計與實時調度
    6.4.4  故障檢測與處理機制
    6.4.5  實時性保障與性能優化
  6.5  小結
第7章  系統集成優化與工程實踐
  7.1  多技術融合的系統架構設計
    7.1.1  系統總體架構
    7.1.2  模塊間協同機制
    7.1.3  數據流設計與通信架構
  7.2  生產線集成優化與實施策略
    7.2.1  上線位置的優化選擇
    7.2.2  物料輸送與攤薄技術
    7.2.3  除塵防護與環境適應性設計
  7.3  典型案例分析
    7.3.1  科研樣機與復烤線驗證
    7.3.2  專項技術與改造升級案例
    7.3.3  功能躍升：數據平台、閉環控制與智能化改造
  7.4  小結
第8章  技術挑戰與展望
  8.1  引言
  8.2  當前技術瓶頸的系統性分析
    8.2.1  小目標與低對比度雜物檢測瓶頸
    8.2.2  未知雜物與零樣本檢測挑戰
    8.2.3  檢測精度與實時性的深層矛盾
    8.2.4  多源感測融合的異構兼容難題
    8.2.5  複雜工況下的系統魯棒性不足
    8.2.6  數據瓶頸：標注成本與樣本不均衡
  8.3  感測器與檢測技術的演進路線
    8.3.1  高光譜成像技術向工業實時化邁進
    8.3.2  太赫茲光譜檢測技術的探索性應用
    8.3.3  多光譜融合與圖像超解析度重構
    8.3.4  激光雷達與3D結構光感知
  8.4  人工智慧演算法的突破方向
    8.4.1  輕量化模型：從雲到端的算力解放
    8.4.2  無監督/自監督學習：突破標注依賴
    8.4.3  持續學習與小樣本泛化

    8.4.4  視覺大模型與基礎模型賦能
    8.4.5  多模態融合的深度神經網路架構
  8.5  邊緣智能與異構計算架構
    8.5.1  FPGA+GPU異構計算平台
    8.5.2  邊緣AI晶元的選型與能耗優化
    8.5.3  端-邊-雲協同推理架構
    8.5.4  5G/TSN實時數據傳輸
  8.6  系統集成與工程化挑戰
    8.6.1  在線檢測與高速剔除的時序協同
    8.6.2  設備兼容性與數據介面標準化
    8.6.3  系統成本的全生命周期分析
  8.7  標準化體系與政策導向
    8.7.1  YC/T 147標準演進與合規要求
    8.7.2  智能製造標準體系
    8.7.3  數據安全與工業互聯網安全
  8.8  未來5?10年發展路線圖
    8.8.1  近期突破期（2025—2027年）：模型優化與場景拓展
    8.8.2  中期融合期（2027—2030年）：多模態融合與邊緣智能
    8.8.3  遠期成熟期（2030—2035年）：全流程智能化與無人化
  8.9  小結
參考文獻

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