一种基于神经网络分割的包装杂项检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经网络分割的包装杂项检测方法，涉及香烟生产的技术领域，该检测方法包括：先通过CCD相机采集经过的烟条盒的状态图像，拍摄时，通过像素灰度自动调节保证获得的烟条盒的状态图像的像素灰度值的统一性，再采用U型对称级联的神经分割网络进行图像分割，最后，对分割后的图像进行形态学图像处理，消除部分误分割区域，计算合格证、干燥剂和丝带在感兴趣区域ROI的像素点的个数，根据设定的合格证、干燥剂和丝带的像素点的阈值判断对烟条盒的杂项检测是否是合格。本发明专利技术抑制外界光照变化的干扰同时提取物体的低阶到高阶特征，进而提高了检测的准确度，修改神经网络结构大幅度的减低了检测的时间，提高香烟了生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络分割的包装杂项检测方法
本专利技术涉及香烟生产的
，具体涉及一种基于神经网络分割的包装杂项检测方法。
技术介绍
烟条盒杂项状态检测：通过烟条盒正上方的相机，俯拍烟条盒上端面的状态图，用来检测烟盒中的合格证是否放入、丝带是否处理拉直状态以及干燥剂是否取出。其中，烟条盒中的干燥剂和合格证具有高度相似性，丝带与烟盒背景颜色相近，同时丝带位置具有随机性。虽然在图像处理方面，神经网络分割技术应用越来越成熟，但是时间复杂度相对较高，难以完成对图像的实时性的分割检测，另外，对于颜色纹理特征相似的物体，传统的分割方法难以分割做判断，容易造成较高的误检率。因此，现阶段，对生产线上的烟条盒的杂项状态检测大多数是基于人工来完成的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于神经网络分割的包装杂项检测方法，以解决现有技术中导致的上述缺陷。一种基于神经网络分割的包装杂项检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一：图像获取：将CCD相机设于输送烟条盒的输送带的正上方，通过CCD相机采集经过的烟条盒的状态图像；步骤二：像素灰度调节：先在外界环境温和的状态下，计算出感兴趣区域ROI的像素本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络分割的包装杂项检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一：图像获取：将CCD相机设于输送烟条盒的输送带的正上方，通过CCD相机采集经过的烟条盒的状态图像；步骤二：像素灰度调节：先在外界环境温和的状态下，计算出感兴趣区域ROI的像素灰度平均值Ybase，再在实际的工作环境中，计算出感兴趣区域ROI的像素灰度平均值Ytmp，再计算出Ybase和Ytmp的之间的差值，最后进行补偿，保证获得的烟条盒的状态图像的像素灰度值的统一性；步骤三：图像分割：采用U型对称级联的神经分割网络进行图像分割，该神经分割网络具体结构为六次size为3*3、stride为1的卷积操作和三次下采样池...

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络分割的包装杂项检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一：图像获取：将CCD相机设于输送烟条盒的输送带的正上方，通过CCD相机采集经过的烟条盒的状态图像；步骤二：像素灰度调节：先在外界环境温和的状态下，计算出感兴趣区域ROI的像素灰度平均值Ybase，再在实际的工作环境中，计算出感兴趣区域ROI的像素灰度平均值Ytmp，再计算出Ybase和Ytmp的之间的差值，最后进行补偿，保证获得的烟条盒的状态图像的像素灰度值的统一性；步骤三：图像分割：采用U型对称级联的神经分割网络进行图像分割，该神经分割网络具体结构为六次size为3*3、stride为1的卷积操作和三次下采样池化完成对烟条盒特征的提取，每层的通道数分别为32、64和128，再进行三次上采样进而输出分...

【专利技术属性】
技术研发人员：王孝奇，康涵宇，张宇阳，
申请(专利权)人：芜湖启迪睿视信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34