【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种雪茄烟的外观缺陷检测方法及装置，属于计算机。
技术介绍
1、检测技术是提升传统手工雪茄烟产品质量的重要保障，也是雪茄烟制造业中不可缺少的技术研究之一。
2、雪茄主要由茄衣、茄套和茄芯三部分组成，其中对于雪茄茄衣的质量要求，主要集中在烟叶的外观质量和包裹特性。雪茄茄衣完全体现出了雪茄的外部特征，是雪茄视觉美感的主要体现部分，完美的雪茄茄衣是优质高端的雪茄烟所必须具备的特征。在标准《gb15269.3-2011》中，特别规定了雪茄烟包装、卷制和贮存的技术要求，其中，对于烟支外观的要求包括了中心轴线的最大偏移量、切口斜面高低差、指环、脉纹、折痕、病斑、污痕、缝口、洞眼、脱皮、破碎、周长等一系列的外观参数。
3、目前雪茄外观缺陷检测技术仍然停留在传统的机器学习方法，需要手动提取图像特征，选取的特征优劣性将直接影响图像的处理效果，由于雪茄烟的外观的缺陷(例如青斑、病斑和洞眼)大小不一，且受雪茄烟本身形状限制，该方法的检测准确率比较低，具有很大的局限性。
技术实现思路p>
1、本专利本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，所述头部网络采用加权双向特征金字塔网络结构，所述加权双向特征金字塔网络结构用于基于输入的不同分辨率的特征图的权值，对不同尺度的特征图进行融合，所述权值通过自学习获得。
3.根据权利要求1或2所述的雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，多尺度特征信息的细化特征图获取过程为：获取从主干网络输出的各通道的多尺度特征图，提取不同尺度特征图的通道注意力，根据所述通道注意力获得各通道注意力向量；校准通道注意力向量，得到各通道的校准权重...
【技术特征摘要】
1.一种雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，所述头部网络采用加权双向特征金字塔网络结构，所述加权双向特征金字塔网络结构用于基于输入的不同分辨率的特征图的权值，对不同尺度的特征图进行融合，所述权值通过自学习获得。
3.根据权利要求1或2所述的雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，多尺度特征信息的细化特征图获取过程为：获取从主干网络输出的各通道的多尺度特征图，提取不同尺度特征图的通道注意力，根据所述通道注意力获得各通道注意力向量；校准通道注意力向量，得到各通道的校准权重；利用各通道的校准权重与对应的特征图进行乘积得到多尺度的特征图。
4.根据权利要求2所述的雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，带有标签的雪茄烟外观图像数据包括合格图像和缺陷图像，所述缺陷图像的缺陷包括青斑、病斑和洞眼。
5.根据权利要求2所述的雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，目标检测模型在训练中采用的训练数据为利用mosaic图像增强算法处理后的数据。
6.根据权利要求5所述的雪茄烟的外观缺陷检测方法，其特征在于，目标检测模型在训练过程中，输入框的锚框参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱文魁，刘涛，张荣亚，刘洋，高森，张佳巍，张明建，张齐，文武，刘民昌，王乐，
申请(专利权)人：中国烟草总公司郑州烟草研究院，
类型：发明
国别省市：
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