一种卷烟的烟丝组分识别方法及系统技术方案

本申请公开了一种卷烟的烟丝组分识别方法及系统，方法包括：对烟支进行取样；对取样的烟支进行处理，获得烟支内烟丝；对烟丝进行图像采集，获得烟丝图像；将烟丝图像输入人工智能分类模型，获得烟丝中各种成分的分类结果并显示；其中，人工智能分类模型采用改进后的

【技术实现步骤摘要】
一种卷烟的烟丝组分识别方法及系统


[0001]本申请涉及卷烟检测
，更具体地，涉及一种卷烟的烟丝组分识别方法及系统
。

技术介绍

[0002]梗丝
、
膨胀叶丝
、
叶丝和再造烟丝的掺配比例是影响烟支口感
、
配方设计的重要指标
。
因此，提高烟丝类型识别的精度和效率对探究配方设计
、
烟草制品质量检验具有重要意义
。
[0003]在现有技术中，卷烟组分质检大多采用人工检测，但由于卷烟中的烟丝成分较多，检测中梗丝
、
膨胀丝
、
薄片丝
、
叶丝形状相似，颜色相近，人工分拣法是具有经验的工人进行辨识并完成分拣工作，该方法效率低，准确性受人工经验影响波动较大，使得卷烟烟丝组分质量检测存在检测时间长
、
效率低的缺陷，从而导致烟丝质量的波动不能被实时检测，大大影响了卷烟的质量评价工作
。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种卷烟的烟丝组分识别方法及系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种卷烟的烟丝组分识别方法，其特征在于，包括：对烟支进行取样；对取样的烟支进行处理，获得所述烟支内烟丝；对所述烟丝进行图像采集，获得烟丝图像；将所述烟丝图像输入人工智能分类模型，获得所述烟丝中各种成分的分类结果并显示；其中，所述人工智能分类模型采用改进后的
VGG16
神经网络模型，所述改进后的
VGG16
神经网络模型包括四个卷积层组，每个卷积层组包括两个卷积堆叠
。2.
根据权利要求1所述的卷烟的烟丝组分识别方法，其特征在于，对取样的烟支进行处理，获得所述烟支内烟丝，包括：对所述烟支的烟丝和烟纸进行分离；将获得的烟丝摊平分散
。3.
根据权利要求1所述的卷烟的烟丝组分识别方法，其特征在于，所述改进后的
VGG16
神经网络模型还包括全局平均池化层和归一化层，所述全局平均池化层的输入为第四个卷积层组的输出，所述全局平均池化层的输出为所述归一化层的输入，所述归一化层的输出为所述改进后的
VGG16
神经网络模型的输出
。4.
根据权利要求2所述的卷烟的烟丝组分识别方法，其特征在于，还包括：在完成图像采集后将摊平分散的烟丝收集起来
。5.
一种卷烟的烟丝组分识别系统，其特征在于，包括控制系统以及分别与所述控制系统信号连接的取样系统
、
烟丝处理系统
、
图像采集与传输系统以及图像分析系统；所述取样系统用于对烟支进行取样；所述烟丝处理系统用于对取...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳毅，宋魁，刘玉叶，刘正年，王文飞，
申请(专利权)人：河南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：