主要观点总结
云南中烟红塔集团大理卷烟厂通过引入数字视觉识别技术，解决了制丝过程中烟丝中杂质的问题。通过工业相机、卷积神经网络开发和负压剔除装置的融合，形成了高效的视觉识别系统，提高了生产效率和质量。该系统还能追溯来源，为质量控制提供依据。
关键观点总结
关键观点1: 数字视觉识别技术的应用
大理卷烟厂引入数字视觉识别技术，通过工业相机和算法的结合，形成了数字“照妖镜”，能够准确识别烟丝中的杂质。
关键观点2: 高效视觉识别系统的构建
课题组将工业相机、卷积神经网络开发和负压剔除装置融合在一起，形成了高效的视觉识别系统。该系统能够准确快速地识别烟丝中的杂质，并通过负压剔除装置进行清除。
关键观点3: AI在识别系统中的作用
AI在视觉识别系统中发挥着重要作用。通过投喂样本数据，AI能够学习并快速准确地识别不同的非烟品。同时，AI还能够通过对比理解“正常烟丝应该长什么样”，对于容易混淆的纸板和麻绳也能够进行准确识别。
关键观点4: 智能化带来的效益
智能化的加持不仅提高了生产效率，还带来了质的飞跃。系统能够追溯来源，为质量控制提供有力依据。制丝车间的员工也将更多精力投入到设备保养、切丝质量提升等更高价值的工作中，形成了良性循环。
正文
苍山脚下的云南中烟红塔集团大理卷烟厂，每一粒烟丝都在经历双重发酵：物理世界的水分与温度，数字世界的算法与模型，共同酝酿着工业智造的醇厚滋味。
上午11时，光线正好。大理卷烟厂制丝车间的操作工李师傅站在皮带输送机旁，观察着工业相机的补光灯是否可以适应当下时间的光线。过去的几年里，他的工作需要从流动的烟丝中捕捉细碎的异物。
“麻绳最狡猾。”他捻起一截赭色纤维，这种直径不足1毫米的杂质，曾让操作工们练就“火眼金睛”，但人眼终究敌不过视觉疲劳，这也成为了制约质量的隐形瓶颈。
制丝环节作为企业生产的关键步骤，犹如精细的“发丝雕刻”。来料叶片被切成仅一毫米左右的细丝。过去，操作人员只能在切丝机后目不转睛地盯着，凭借肉眼挑拣，难免有漏网之鱼。
为了打破这一困境，由制丝车间老中青三代人组成的课题组，开始关注应用于其他工业领域的视觉识别技术。起初，他们只是想用摄像头成为生产线上的“眼睛”，监控来料状态。随着对该技术的深入了解，他们大胆设想，能否让这双“眼睛”拥有更强大的能力，成为少许琐物的“猎杀者”？
制丝车间工作人员查看报警的图片记录
经过不断探索和尝试，不停地争论与验证，课题组将工业相机、“卷积神经网络开发”和负压剔除装置这三种看似毫不相干的元素融合在一起，一台高速工业相机装置到皮带输送机正上方，搭配着相机的后台算法，如同科幻电影里的“天眼”。当烟丝以0.8米/秒的速度流过，30毫秒/帧的超高速拍摄一刻不停，一分钟就能拍摄约33张照片，照片进入后台的识别模型，共同构建起了制丝车间的数字“照妖镜”。
一旦发现目标，在输送机正上方5厘米处的负压剔除装置，就像一把精准的“利剑”，准确定位“目标”，并唤醒5个负压吸管，瞬间将其从烟丝中捕捉，彻底打破了传统除杂方式的“枷锁”。
一整套视觉识别系统要想发挥功效，可不是让工业相机、“卷积神经网络开发”和负压剔除装置简单地进行整合。
这背后，是数字化、智能化在工厂落地应用的过程。细究起来，很像一部特效影片的“幕后揭秘”。大理卷烟厂制丝车间该项目负责人杨豪、技术负责人普绍清和制丝车间的同事们，正是这部特效影片的幕后功臣。
“以目标检测算法为基础的模型刚刚搭建好时，它就像个初生婴儿，什么都不会。”杨豪解释，比如说，要教它识别出“烟丝”，那“烟丝”之外的物体就是“非烟品”。还要教它识别不同的“非烟品”，要让它学得快和学得好，就要给它灌输一定的样本量，不停地“投喂”它。
他打开实验室的样本柜，9类“非烟品”样本整齐排列：纸板、各色毛线，以及最难攻克的赭色麻绳。他展示着每种样本多达300张的图片，这些都是课题组制作的“识别教材”。
