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在今天案例正式分享前，先和大家普及一个小编新学到的词——异型烟，
标准烟是指满足以下条件的香烟：
○香烟直径8mm，长为84mm，每盒20支；
○包装盒长88mm、宽56mm、厚23mm（硬）；
○包装盒长85mm、宽53mm、厚22mm（软）；
除此之外的烟都属于异型烟
随着烟草行业的发展及消费者需求的变化，异型烟品类日渐繁多，也越来越受消费者的青睐。然而，由于异型烟外形尺寸无法标准化，如何快速高效的分拣和包装异型烟成为了一大难题，业内都在期待一款高效而智能的分拣设备能够彻底解决这一难题。
通常一个市级烟草物流中心每天平均分拣量是50至60万条，最大高峰分拣量约300万条，异型烟每天平均分拣量是5至6万条，最大分拣量是20万条。标准烟种类有上千种，出现频次较高的异型烟的种类有300余种，最大种类约600余种。
“异型”:异型烟种类繁多，形态尺寸各异，由于长距离输送，烟盒的角度、配单顺序、姿态存在不确定性；
“识别”：异型烟高度尺寸变化较大，且塑料薄膜反光严重，光源很难兼顾300至600种烟识别；
“码垛”：每个订单所需要的异型烟又不同，因此传统此类异型烟码垛没有行之有效的算法来实现异型烟的码垛问题；
“信息化”：传统异型烟传输过程中无法实现正确订单信息的确认及跟踪，存在大量分拣出错造成大量订单返厂拆包处理。
新松并联机器人分拣系统，可以通过视觉系统判断来烟状态，调整抓烟顺序和抓烟角度，结合WMS订单信息匹配，避免了来烟顺序混乱导致的订单错误或者异型烟损坏。当出现异常时，可发出报警提示。
(2) 突破补光技术，实现多品种智能识别
新松视觉系统Svision2D智能补光技术灵感来自于手术室无影灯的理念，解决了机器人本体遮挡光源情况。
(3) 融合深度学习算法，优化视觉示教
新松异型烟分拣系统融合了深度学习算法，对烟盒识别方式进行智能分类，动态调整识别参数，优化识别成功率和识别速度。
(4) 优化数据流程，提高系统效率
本套机器人控制系统实时获取订单任务，优化视觉模板匹配数量，将识别过程控制在100ms以下。
(5) 优化异型码垛算法，实现动态异型码垛
根据订单信息自动化优化码垛算法，在烟来料顺序混乱的情况下，实现垛型的自动修正。
