[發明專利]卷煙廠制絲車間工況監測方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202210195383.7
• 申請日: 2022-03-02
• 公開（公告）號: CN114267002B
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 陳興委;李愛林;趙士紅
• 申請（專利權）人: 深圳市華付信息技術有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/52;G06V20/62;G06V30/10;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 深圳中創智財知識產權代理有限公司 44553
• 代理人: 鄭一帆;文言

本發明涉及自動檢測技術領域，公開了一種卷煙廠制絲車間工況監測方法、裝置、設備及存儲介質。卷煙廠制絲車間工況監測方法包括：實時獲取卷煙廠制絲車間進行工況監測的視頻圖像并進行識別；若視頻圖像為煙箱圖像，則通過文本識別算法進行文本識別；若為片煙包圖像，則進行雜物殘留檢測，判斷所述片煙包是否解包完成；若為切片面圖像，則進行包芯霉變檢測，并輸出包芯霉變檢測結果；若為裝載片煙包的小車圖像，則進行漏油檢測，以判斷所述小車是否漏油；若為裝載過煙絲的煙絲桶圖像，則進行煙絲殘留物檢測，以判斷所述煙絲桶是否清掃干凈。本發明基于機器視覺對卷煙廠制絲車間的工況進行在線檢測，顯著提高生產效率與生產自動化程度。

技術領域

本發明涉及自動檢測領域，尤其涉及一種卷煙廠制絲車間工況監測方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

為降低人工成本，實現智慧工廠建設，卷煙廠通過機器視覺等人工智能技術手段進一步提高制絲車間生產的智能自動化水平，提升生產、管理的效率。在機器自動化生產的過程中需對工況進行實時監測，以處理一些異常狀況。

在現有的技術中，通常完全依靠人工在崗檢測，檢測成本高、效率低下且存在有漏檢問題。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種卷煙廠制絲車間工況監測方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決現有技術中工況監測成本高且效率低的技術問題。

本發明第一方面提供了一種卷煙廠制絲車間工況監測方法，包括：

若獲取的視頻圖像為煙箱圖像，則通過文本識別算法對所述煙箱圖像進行文本識別，得到所述煙箱圖像中煙箱的編號；

若獲取的視頻圖像為所述煙箱進行解包后的片煙包圖像，則對所述片煙包圖像進行雜物殘留檢測，以判斷所述片煙包是否解包完成；

若獲取的視頻圖像為所述片煙包解包完成并進行切片后的切片面圖像，則對所述切片面圖像進行包芯霉變檢測，并輸出包芯霉變檢測結果；

若獲取到的視頻圖像為裝載所述片煙包的小車圖像，則對所述小車圖像進行漏油檢測，以判斷所述小車是否漏油；

若獲取到的視頻圖像為裝載過煙絲的煙絲桶圖像，則對所述煙絲桶圖像進行煙絲殘留物檢測，以判斷所述煙絲桶是否清掃干凈。

可選的，在本發明第一方面的第一種實現方式中，所述若獲取的視頻圖像為煙箱圖像，則通過文本識別算法對所述煙箱圖像進行文本識別，得到所述煙箱圖像中煙箱的編號包括：

若獲取的視頻圖像為煙箱圖像，則采用基于微分二值化的實時場景文本檢測算法對所述煙箱圖像進行文本檢測，得到文本區域圖像；

采用卷積神經網絡對所述文本區域圖像進行特征提取，得到特征序列，并將所述特征序列輸入循環神經網絡進行預測，得到預測序列；

采用CTC算法對所述預測序列進行校正，得到文字識別結果，得到所述煙箱圖像中煙箱的編號。

可選的，在本發明第一方面的第二種實現方式中，所述若獲取的視頻圖像為所述煙箱進行解包后的片煙包圖像，則對所述片煙包圖像進行雜物殘留檢測，以判斷所述片煙包是否解包完成包括：

若獲取的視頻圖像為所述煙箱進行解包后的片煙包圖像，則通過第一預置CenterNet模型對所述片煙包圖像進行片煙包檢測，得到檢測結果；

基于所述檢測結果，采用預置目標檢測模型檢測所述片煙包的表面是否存在遮擋，若所述片煙包表面不存在遮擋，則確定所述片煙包解包完成。

可選的，在本發明第一方面的第三種實現方式中，在所述若獲取的視頻圖像為所述煙箱進行解包后的片煙包圖像，則對所述片煙包圖像進行雜物殘留檢測，以判斷所述片煙包是否解包完成之前，還包括：