[發明專利]一種基于人工智能的煙絲雜物識別系統及方法

在審

• 申請號: 202110857265.3
• 申請日: 2021-07-28
• 公開（公告）號: CN113436189A
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（設計）人: 王永號;彭波;李宏敏
• 申請（專利權）人: 江蘇新智聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/90
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明屬于煙絲生產技術領域，公開了一種基于人工智能的煙絲雜物識別系統及方法，且所述方法包括：S1.建立圖像入口，并從所述圖像入口輸入煙絲圖像；S2.對所述煙絲圖像進行增強處理，得到煙絲增強圖像；S3.對所述煙絲增強圖像進行區域分組，得到煙絲分組圖像集；S4.對每個所述煙絲分組圖像集中的煙絲分組圖像進行至少一次推理計算，得到推理結果；S5.輸出所述推理結果，并判斷所述推理結果中是否包含雜物信息；綜上，通過本發明所提供的煙絲雜物識別系統及方法，能有效實現煙絲生產過程中的及時質檢，并且在檢測過程中對煙絲圖像進行形狀、紋理及顏色的增強處理，由此有效提高檢測結果的準確性。

技術領域

本發明屬于煙絲生產技術領域，具體涉及一種基于人工智能的煙絲雜物識別系統及方法。

背景技術

在煙絲機制煙過程中，煙絲質量的穩定性對煙支的卷制質量具有重要意義，因此在煙絲生產時需要及時實現煙絲質檢。但是，在現有技術中，煙絲質檢大多采用人工檢測，并且由于切絲、烘絲及風選等復雜的制絲工序，使得煙絲質量檢測存在檢測時間長、效率低的缺陷，從而導致煙絲質量的波動不能被實時檢測，大大影響了煙絲后續加工。

發明內容

鑒于此，為解決上述背景技術中所提出的問題，本發明的目的在于提供一種基于人工智能的煙絲雜物識別系統及方法。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于人工智能的煙絲雜物識別系統，包括：

外部相機，用于采集煙絲圖像；

圖像入口單元，用于接收并輸入所述外部相機采集的煙絲圖像；

增強處理單元，用于對所述圖像入口單元輸入的煙絲圖像進行增強處理；

分組單元，用于對經所述增強處理單元增強后的煙絲圖像進行區域分組；

推理計算單元，用于對分組后的煙絲圖像進行至少一次推理計算；

輸出單元，獲取并輸出所述推理計算單元的推理結果，判斷所述推理結果中是否包含雜物信息。

一種基于人工智能的煙絲雜物識別方法，包括如下步驟：

S1.建立圖像入口，并從所述圖像入口輸入煙絲圖像；

S2.對所述煙絲圖像進行增強處理，得到煙絲增強圖像；

S3.對所述煙絲增強圖像進行區域分組，得到煙絲分組圖像集；

S4.對每個所述煙絲分組圖像集中的煙絲分組圖像進行至少一次推理計算，得到推理結果；

S5.輸出所述推理結果，并判斷所述推理結果中是否包含雜物信息。

優選的，在所述步驟S1中，輸入的所述煙絲圖像由外部相機采集獲得。

優選的，在所述步驟S2中，對所述煙絲圖像進行增強處理包括形狀增強、紋理增強和顏色增強。

優選的，所述形狀增強包括：

采用Freeman算子提取所述煙絲圖像中各個物體的形狀；

采用傅立葉算子對提取的各個物體的形狀邊界進行傅立葉變換和增強。

優選的，所述紋理增強包括：

通過灰度共生矩陣提取所述煙絲圖像的紋理信息；

對所述紋理信息進行高斯增強，并將增強結果反饋至原始的煙絲圖像。

優選的，所述紋理信息包括煙絲圖像的像素距離和煙絲圖像中煙絲紋理角度的矩陣系數。

優選的，在所述步驟S3中，根據所述煙絲增強圖像的大小以及增強效果進行區域分組。

優選的，在所述步驟S4中：采用ResNet50-VD推理神經網絡模型對每個所述煙絲分組圖像集中的煙絲分組圖像進行推理計算。