智能技术在卷烟生产过程中的融合应用主要实施内容包括烟虫智能监测设备研究与应用和烟丝生产智能控制模型研究与应用。 烟虫智能监测设备研究与应用。一是开发虫情智能监测系统。利用计算机视觉及图像处理技术，开发一套智能虫情监测系统。利用嵌入式控制器对相机进行定时控制，并对图像进行收集保存，通过无线网络实时传递至服务器端，结合图像预处理等技术，实现图像降噪、背景分割、烟虫轮廓提取、烟虫计数、烟虫分类等智能化应用，为虫情监测、虫情预警、虫情看板等功能提供实时数据与智能化分析模型支撑。二是建立虫情预测算法模型。建立虫情时序数据智能分析算法模型，预测烟虫的发展趋势，指导生产区域的烟虫防控工作。 烟丝生产智能控制模型研究与应用。为实现卷烟生产制丝线回潮、加料、烘丝三个工序的烟丝水分智能联动预测和智能控制。本项目采用熵权法将自适应学习率优化算法和自更新算法进行最优加权组合，建立烘丝出口水分组合联动预测模型。生产进入稳态后，采用改进模拟退火和规则库相结合，建立烘丝出口水分智能联动控制模型。一方面，工艺人员可以离线模拟工序水分之间的关联关系，根据回潮工序的含水率，可以预测加料工序、烘丝工序的含水率趋势。同时，给定烘丝的目标含水率，可以反馈预测回潮工序、加料工序期望的目标含水率。另一方面，智能预测系统可以根据生产实际情况，实时调整模型，实现在线对回潮、加料、烘丝三个关键工序的水分进行智能联动预测。生产验证结果表明，组合模型对烘丝出口水分的预测和控制精度高，解决了单一模型受季节性影响波动较大、不同生产批次预测效果不稳定、自适应学习率优化精度不高、控制模型过于依赖预测模型的精度等缺陷。实现了组合智能算法的烟丝出口水分实时精准预测和控制。 项目将智能技术与卷烟生产工作实际相融合，让智能化新技术更好的为卷烟生产服务，在大幅降低员工劳动强度的同时，提升企业数字化、智能化水平，助力企业数字化转型和高质量发展。