【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像检索领域，特别涉及条烟的图像检索及核对方面。
技术介绍
1、目前，在一般地市级烟草企业中，烟草行业的不少卷烟配送物流中心的卷烟出入库都是以条为单位进行的。面对销售量庞大的出入库作业、高频率的出入库操作，人工出入库和叉车出入库的核对作业很容易出现重复同一项工作易于疲劳、注意力难以长期集中等问题。
2、条烟的识别与订单核对系统的效率及其准确性不仅直接影响到烟草在虚拟烟仓出入库的效率，一定程度上对企业的信誉还会造成比较大的影响。因此条烟的识别与订单核对在条烟出入虚拟烟仓的流程中有着重大的意义和影响。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是，针对以上存在的技术问题，提供一种基于机器视觉的异型烟核对和统计系统。
2、本专利技术的技术方案为：主要包括包括光源及相关图像采集系统、条烟检测系统、检索索引系统。
3、所述的光源及图像采集系统，包括光源的选择、光源摆放位置及角度、图像采集系统的最佳摆放角度、机械支撑结构的设计，光源的选择有利于采集到清晰的图像，图像采集系统与光源的摆放角度相互配合有利于采集稳定的条烟图像，机械支撑结构将光源与图像采集系统进行固定。
4、所述的条烟检测系统，包括对条烟图片进行图片预处理、特征提取、特征检测和识别、形成特征向量或特征图等操作，图片预处理包括对图片进行灰度化等操作，进一步减少条烟特征提取等后续操作的数据量，从而提高系统的核对效率；特征提取用于对条烟图片的数据降维，并最大限度保持条烟图像的精确性和完
5、所述的检索索引系统，包括以条烟名称为主索引、条烟图像的颜色直方图为子索引的混合索引系统，主索引有利于将条烟迅速规划到相应的大类目下，子索引系统用于精确到条烟的具体种类。
6、进一步地，本专利技术系统还添加了，在条烟到达一定位置后再开启图像采集系统进行图像摄取工作，实现一台工控机进行多任务处理操作，也能进一步节约系统能耗。
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1.一种基于小样本学习的异型烟分类方法，其特征在于，所述的核对系统包括光源及相关图像采集系统、条烟检测系统、检索索引系统。
2.如权利要求1所述的一种基于小样本学习的异型烟分类方法，其特征在于，所述光源及相关图像采集系统，主要由光源设备、相机等图像采集设备以及相关机械支撑结构组成。
3.如权利要求1所述的一种基于小样本学习的异型烟分类方法，其特征在于，所述条烟检测系统，包括使用神经网络进行条烟图片的特征检测和识别，进而完成条烟的核对和统计。
4.如权利要求1所述的一种基于小样本学习的异型烟分类方法，其特征在于，所述检索索引系统，包括使用汉字与图像的颜色直方图结合构建的混合索引结构，并对条烟相关数据进行动态管理。
【技术特征摘要】
1.一种基于小样本学习的异型烟分类方法，其特征在于，所述的核对系统包括光源及相关图像采集系统、条烟检测系统、检索索引系统。
2.如权利要求1所述的一种基于小样本学习的异型烟分类方法，其特征在于，所述光源及相关图像采集系统，主要由光源设备、相机等图像采集设备以及相关机械支撑结构组成。
3.如权利要求1所述...
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