从“人防”到“智检”：钢印检测的智能化转型与升级

“目前，小盒钢印检测准确率稳定在99.8%以上，彻底告别了‘人防’时代！”在江西中烟赣州卷烟厂卷包车间1#包装机组旁，卷包车间主任看着系统实时数据，难掩激动之情。这套由该厂卷包车间自主研发的小盒钢印视觉检测系统正式投入试运行，成功破解了行业内长期存在的钢印检测适配性差、需人工介入突出难题。

产品质量是企业的生命线。每一包卷烟小盒上都有一串独特的符号——钢印，它如同产品的“身份证”，记录了生产日期、班次、机台号等关键信息，是质量溯源的关键依据。然而，由于钢印需每日手动更换，操作人员稍有不慎便可能发生错印。长期以来，行业多依赖人工目视检查，不仅效率低，更存在因疏忽导致批量质量事故的隐患。

为此，行业部分企业尝试引入视觉检测设备，期望借助先进的技术手段提高检测效率和准确性。然而，实际应用效果却不尽如人意，主要存在两大痛点：一是通用OCR技术对烟包钢印适配性差，识别率不高；二是无法与生产工单联动，需人工比对信息，未能从根本上解决问题。如何突破这两大瓶颈，实现钢印检测的智能化和自动化，成为了行业亟待解决的难题。

“能不能打造一套专属定制化系统，实现钢印检测的智能识别+自动比对？”在赣州卷烟厂卷包车间电气创新团队技术研讨会上，负责人抛出了这一极具创新性的想法，犹如一道曙光，瞬间点燃了在场所有人的热情，也成为了团队攻关的起点。

图为攻关小组成员在调试系统参数

说干就干，车间成立攻关小组、查阅资料、拟定方案、购买配件、开展试验.....。一切都在紧锣密鼓的进行。

挑战也接踵而来。“适配性”这一行业共性难题，犹如拦路虎，横在团队面前。不同牌号烟包的钢印字体、印刷工艺存在差异，通用技术根本无法实现全场景覆盖。如何让系统“看懂”所有牌号的钢印字符，成为关键因素。

面对困局，在经过反复的试验、深入的研究和激烈的讨论后，团队果断地做出了一个大胆的决策：摒弃传统通用OCR技术，另辟蹊径。

于是，团队开始自主开发核心算法，结合烟包钢印的专属特征优化模型，同时搭建模块化技术架构，接连攻克测试数据不理想、系统不兼容等难关，最终实现与生产数采系统的无缝对接，成功攻克了适配性差、联动不足的行业瓶颈。

图为攻关小组成员在现场验证系统功能

历经20余天奋战，团队最终形成了“图像采集—AI智能识别—数据比对—异常处置”的全流程闭环解决方案，巧妙地将AI拍摄、AI OCR字符识别模型等前沿技术融入自主开发的系统中。

该系统宛如一位精准高效的“质检专员”，具备三大核心优势：通过上位软件自动读取商标纸二维码，同步对接数采系统获取工单信息，自主匹配目标钢印，无需人工干预；采用高分辨率工业相机与环形光源的“黄金组合”，毫秒级抓拍钢印图像，结合自适应降噪滤波等技术，大幅提升识别准确率；建立多级报警与智能停机机制，连续5个钢印异常时触发全流程报警，连续30个异常时自动停机，杜绝不合格品流入下道工序。

目前，江西中烟赣州卷烟厂正加快推广该技术成果，致力于打造一套可复制、可推广的钢印“智能检测”方案。