一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，其技术方案要点是包括提供用于烟丝识别的图像识别系统，所述图像识别系统设置于机体上并用于对输送装置上输送的烟丝进行识别，所述机体上还设置有平摊装置和剔除装置，所述平摊装置用于对烟丝进行摊薄处理，所述剔除装置用于对烟丝中的杂物进行剔除，还包括图像识别系统，所述图像识别系统内配置有基于YOLOV7目标检测算法实现对烟丝中杂物进行识别。本发明专利技术一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，具有对烟丝中的杂物进行准确识别的效果。烟丝中的杂物进行准确识别的效果。烟丝中的杂物进行准确识别的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，更具体的说是涉及一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法。

技术介绍

[0002]一般来说，在一些烟厂，每个月制丝部都会收到卷包部在成品烟丝中发现各类异物的相关投诉，带来的产品质量风险很大。目前烟草制品中发现的杂物主要有：麻绳、棉絮、纸制包装物、金属、玻璃、石头碎屑、塑料包装物、羽毛等。
[0003]这些烟草制品中混入的杂物如果没有被及时发现和清理，无论是对设备安全还是产品质量来说，风险都是巨大的。另外，制丝线制程长达数百米，大大增加了杂物混入在制品的风险。目前，制丝线只在松散回潮和切丝工序之间设置了激光除杂机和金属除杂仪这两类较为专业的杂物剔除设备。
[0004]虽然制丝线上设置了烟草除杂设备，但在最后一道工序储丝工序前，即使前部工序采取很多杂物剔除手段，烟草制品中还是有很大可能系混入杂物，出现这种现象的最根本原因是因为目前的杂物检测方式为利用工业相机进行识别，在进行特征的提取和识别时容易出现遗漏和误判，导致烟丝中混杂有杂物，对此一种对烟丝进行准确的杂物检测识别方法亟待解决。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，具有对烟丝中的杂物进行准确识别的效果。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，提供用于烟丝识别的图像识别系统，所述图像识别系统设置于机体上并用于对输送装置上输送的烟丝进行识别，所述机体上还设置有平摊装置和剔除装置，所述平摊装置用于对烟丝进行摊薄处理，所述剔除装置用于对烟丝中的杂物进行剔除；所述图像识别系统包括：图像获取模块，所述图像获取模块内配置有成像策略，所述成像策略包括利用工业相机对位于输送装置上的烟丝进行拍摄并形成平摊图像；图像模型模块，所述图像模型模块内配置有建模策略，所述建模策略包括调取平摊图像以平摊图像中心点建立复摊坐标系并控制所述平摊装置对平摊图像部分进行二次摊平，并拍摄获得复摊图像；杂物识别模块，所述杂物识别模块内配置有杂物特征库和杂物识别策略，所述杂物识别策略包括调取平摊图像中的特征与杂物特征库内的杂物特征比对并在检测到杂物时生成杂物标记，对复摊图像中杂物标记的特征进一步根据目标检测算法检测并与杂物特征库内的杂物特征比对判断是否为杂物，并在确定为杂物时控制剔除装置对杂物进行剔
除。
[0007]作为本专利技术的进一步改进，所述剔除装置包括剔除控制模块和剔除识别模块；剔除识别模块内配置有对焦相机和杂物对焦策略，所述杂物对焦策略包括调取复摊图像和剔除标记，通过剔除控制模块控制剔除装置移动至剔除标记对应于复摊图像的烟丝部位，所述对焦相机内配置有范围阈值，以剔除标记位置为中心以范围阈值为半径获得对焦图像，将对焦图像中剔除标记位置的杂物与杂物特征库比对进一步判断是否为杂物，若确认为杂物时生成批准信号，所述剔除控制模块根据批准信号对剔除标记位置的杂物进行剔除。
[0008]作为本专利技术的进一步改进，所述图像获取模块和图像模型模块内均配置有成像策略，所述成像策略具体为：获取输送装置的转速值，并根据输送装置的转速值匹配工业相机的拍摄间隔，并设定工业相机的拍摄张数，形成多张图像，根据多张图像判断成像时烟丝的深度，生成平摊图像和复摊图像。
[0009]作为本专利技术的进一步改进，所述杂物特征库包括杂物类型和杂物特性，所述杂物识别模块内还配置有比对逻辑，所述比对逻辑具体为：根据对沿输送装置输送的烟丝进行检测时，对首次检测到杂物的烟丝中杂物特性与杂物特征库比对后确定杂物类型，获得同一批烟丝中的杂物类型，在持续对烟丝检测到杂物时将后续检测到的杂物与首次检测到的杂物特性比对判断是否为同类型的杂物，若为同类型的杂物则不进行与杂物特征库进行比对，若检测到新的杂物特性，则再次与杂物特征库比对确定杂物类型。
[0010]所述比对逻辑还包括：设定检测的频次阈值，在频次阈值范围内计算不同杂物类型出现的概率还离散程度，通过离散程度判断同批烟丝中出现的杂物类型和杂物在烟丝中的占比。
[0011]作为本专利技术的进一步改进，所述图像识别系统还包括探照模块；所述探照模块用于提供对烟丝进行照射的光源，所述杂物识别策略还包括区域子策略，所述区域子策略包括调取平摊图像，由于所述探照模块照射在形成的平摊图像上会形成亮光面积和边缘面积，选取处于亮光面积内的平摊图像并对亮光面积内平摊图像中的特征进行识别是否存在杂物；还调取复摊图像，选取处于亮光面积内的复摊图像并对亮光面积内复摊图像中的特征进行识别是否存在杂物。
[0012]作为本专利技术的进一步改进，所述对焦策略中还包括图像割分逻辑，所述图像割分逻辑包括对复摊图像进行划分标准格区域，所述标准格区域的划分方式为：测量复摊图像的长度和宽度，对复摊图像沿长度和宽度方向分别划定若干等分线，根据等分线在复摊图像上划分形成棋盘格。
[0013]作为本专利技术的进一步改进，所述范围阈值的确定方式为：以剔除标记位置为圆心画圆时，圆周与条相邻的等分线相切确定最终的圆，剔除标记位置至等分线的位置为范围阈值，以使根据不同的剔除标记位置可以获得范围阈值并获得预计的对焦图像大小。
[0014]作为本专利技术的进一步改进，所述对焦相机内配置有预设的对焦广角，所述杂物对
焦策略还包括：当在需要使用对焦相机获得对焦图像时，根据剔除标记位置、得出的范围阈值和对焦广角生成相机高度，发送相机高度至剔除控制模块，所述剔除控制模块控制剔除装置移动，并使得对焦相机处于相机高度位置，同时对焦相机的准心对准剔除标记位置，以使所述对焦相机形成对焦图像。
[0015]作为本专利技术的进一步改进，所述剔除识别模块内还配置有遍历轨迹和遍历高度，所述对焦策略还包括：若复摊图像中未检测到杂物和未形成剔除标记时生成遍历信号，所述剔除控制模块控制对焦相机移动至遍历高度，并以沿遍历轨迹对复摊图像进行遍历识别是否存在杂物，若检测到杂物时对杂物进行剔除。
[0016]作为本专利技术的进一步改进，所述图像识别系统还包括修正模块，所述修正模块内配置有修正策略，所述修正策略具体为：根据目标检测算法检测的特征与杂物特征库内杂物特征匹配不上并且与烟丝特征也不匹配时判定为新的杂物类型，获取对应特征的杂物特性基于云端系统识别杂物类型并生成新杂数据，利用新杂数据修正所述杂物特征库。
[0017]本专利技术的有益效果：通过利用图像获取模块先获取到位于输送装置上烟丝的平摊图像，根据工业相机中基于YOLOV7的目标检测算法对平摊图像中的特征与杂物特征库进行比对，识别是否有杂物，并在识别到杂物时对杂物形成杂物标记，经过二次摊平时获得复摊图像，并再次基于目标检测算法对复摊图像中标记杂物标记的特征与杂物特征库比对确认是否为杂物，并在确认为杂物时生成剔除标记，当剔除装置对标记剔除标记的杂物进行剔除时会在此进行确认，最终确认为杂物后进行剔除。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，其特征在于：提供用于烟丝识别的图像识别系统，所述图像识别系统设置于机体上并用于对输送装置上输送的烟丝进行识别，所述机体上还设置有平摊装置和剔除装置，所述平摊装置用于对烟丝进行摊薄处理，所述剔除装置用于对烟丝中的杂物进行剔除；所述图像识别系统包括：图像获取模块，所述图像获取模块内配置有成像策略，所述成像策略包括利用工业相机对位于输送装置上的烟丝进行拍摄并形成平摊图像；图像模型模块，所述图像模型模块内配置有建模策略，所述建模策略包括调取平摊图像以平摊图像中心点建立复摊坐标系并控制所述平摊装置对平摊图像部分进行二次摊平，并拍摄获得复摊图像；杂物识别模块，所述杂物识别模块内配置有杂物特征库和杂物识别策略，所述杂物识别策略包括调取平摊图像中的特征与杂物特征库内的杂物特征比对并在检测到杂物时生成杂物标记，对复摊图像中杂物标记的特征进一步根据目标检测算法检测并与杂物特征库内的杂物特征比对判断是否为杂物，并在确定为杂物时控制剔除装置对杂物进行剔除。2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，其特征在于：所述剔除装置包括剔除控制模块和剔除识别模块；剔除识别模块内配置有对焦相机和杂物对焦策略，所述杂物对焦策略包括调取复摊图像和剔除标记，通过剔除控制模块控制剔除装置移动至剔除标记对应于复摊图像的烟丝部位，所述对焦相机内配置有范围阈值，以剔除标记位置为中心以范围阈值为半径获得对焦图像，将对焦图像中剔除标记位置的杂物与杂物特征库比对进一步判断是否为杂物，若确认为杂物时生成批准信号，所述剔除控制模块根据批准信号对剔除标记位置的杂物进行剔除。3.根据权利要求2所述的一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，其特征在于：所述图像获取模块和图像模型模块内均配置有成像策略，所述成像策略具体为：获取输送装置的转速值，并根据输送装置的转速值匹配工业相机的拍摄间隔，设定工业相机的拍摄张数，形成多张图像，根据多张图像判断成像时烟丝的深度，生成平摊图像和复摊图像。4.根据权利要求3所述的一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，其特征在于：所述杂物特征库包括杂物类型和杂物特性，所述杂物识别模块内还配置有比对逻辑，所述比对逻辑具体为：根据对沿输送装置输送的烟丝进行检测时，对首次检测到杂物的烟丝中杂物特性与杂物特征库比对后确定杂物类型，获得同一批烟丝中的杂物类型，在持续对烟丝检测到杂物时将后续检测到的杂物与首次检测到的杂物特性比对判断是否为同类型的杂物，若为同类型的杂物则不进行与杂物特征库进行比对，若检测到新的杂物特性，则再次与杂物特征库比对确定杂物类型；所述比对逻辑还包括：设定检测的频次阈值，在频次阈值范围内计算不同杂物类型出现的概率和离散程度，
通过离散程度判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱航，周成林，黄金，方世杰，邓红伟，
申请(专利权)人：杭州首域万物互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：