【技术实现步骤摘要】
本公开涉及机器视觉，特别涉及烟丝中异物的检测方法及装置、计算机可读存储介质。
技术介绍
1、烟丝中的杂物，也称作烟丝异物，是指混入烟丝中的非烟丝纤维和非植物类材料。由于烟丝异物具有与烟丝纤维同样轻、细小的特点，在生产加工烟丝时，烟丝异物很容易吸附在烟丝中，且难以清除。
2、这些异物的存在不仅会影响烟草的后续生产加工，而且会严重降低香烟产品的品质。在卷烟生产加工过程中，为了保证产品的质量，需要把混入产品中的杂物剔除出去。
技术实现思路
1、根据本公开的第一方面，提供了一种烟丝中异物的检测方法，包括：获取烟丝的图像，其中，所述图像包括非可见光成像的图像和偏振光成像的图像的至少一项；利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物。
2、在一些实施例中，所述非可见光为紫外光，所述图像包括非可见光成像的图像，所述人工智能模型包括第一人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物，包括：利用第一人工智能模型，根据所述紫外光成像的图像，检测烟丝中发荧光的异物。
3、在一些实施例中，所述发荧光的异物包括合成纤维、天然纤维、泡沫塑料的至少一项。
4、在一些实施例中，所述图像包括偏振光成像的图像，所述人工智能模型包括第二人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物，包括：利用第二人工智能模型，根据所述偏振光成像的图像，检测烟丝中与烟丝的表面结构不同的异物。
5、在一些实施例中，所述第二类型的异物包括
6、在一些实施例中，所述图像还包括非偏振的可见光成像的图像，所述人工智能模型包括第三人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物包括：利用第三人工智能模型，检测在非偏振的可见光成像的图像中与烟丝颜色不同的异物。
7、在一些实施例中，烟丝中异物的检测方法，还包括：在获取所述烟丝的图像前，利用匀料装置摊开所述烟丝。
8、在一些实施例中，烟丝中异物的检测方法，还包括：获取烟丝的非偏振的可见光成像的图像；利用分类器，根据所述非偏振的可见光成像的图像，检测烟丝中与烟丝纹理不同的异物。
9、在一些实施例中，烟丝中异物的检测方法，其中，所述分类器包括边界分类器和纹理分类器，所述利用分类器，根据所述非偏振的可见光成像的图像，检测烟丝中与烟丝纹理不同的异物，包括：将所述非偏振的可见光成像的图像划分为多个图像块；将所述多个图像块分类为多个边界图像块和多个纹理图像块；利用纹理分类器，根据所述多个纹理图像块，确定与烟丝纹理不同的异物；利用边界分类器，根据所述多个边界图像块，确定所述与烟丝纹理不同的异物所在区域的边界。
10、根据本公开的第二方面，提供了一种烟丝中异物的检测装置，包括：获取模块，被配置为获取烟丝的图像，其中，所述图像包括非可见光成像的图像和偏振光成像的图像的至少一项；检测装置，被配置为利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物。
11、在一些实施例中，所述非可见光为紫外光，所述图像包括非可见光成像的图像，所述检测装置被进一步配置为：利用第一人工智能模型，根据所述紫外光成像的图像，检测烟丝中发荧光的异物。
12、在一些实施例中，所述发荧光的异物包括合成纤维、天然纤维、泡沫塑料的至少一项。
13、在一些实施例中，所述图像包括偏振光成像的图像，所述人工智能模型包括第二人工智能模型，所述检测装置被进一步配置为：利用第二人工智能模型，根据所述偏振光成像的图像，检测烟丝中与烟丝的表面结构不同的异物。
14、在一些实施例中，所述第二类型的异物包括塑料膜、橡胶、金属、霉变物的至少一项。
15、在一些实施例中，所述图像还包括非偏振的可见光成像的图像，所述人工智能模型包括第三人工智能模型，所述检测装置502被进一步配置为：利用第三人工智能模型，检测在非偏振的可见光成像的图像中与烟丝颜色不同的异物。
16、在一些实施例中，烟丝中异物的检测方法，还包括：匀料控制模块，被配置为在获取所述烟丝的图像前，利用匀料装置摊开所述烟丝。
17、在一些实施例中，烟丝中异物的检测方法，还包括：纹理检测模块，被配置为获取烟丝的非偏振的可见光成像的图像；利用分类器，根据所述非偏振的可见光成像的图像，检测烟丝中与烟丝纹理不同的异物。
18、在一些实施例中，烟丝中异物的检测方法，其中，所述分类器包括边界分类器和纹理分类器，所述纹理检测模块进一步被配置为：将所述非偏振的可见光成像的图像划分为多个图像块；将所述多个图像块分类为多个边界图像块和多个纹理图像块；利用纹理分类器，根据所述多个纹理图像块，确定与烟丝纹理不同的异物；利用边界分类器，根据所述多个边界图像块，确定所述与烟丝纹理不同的异物所在区域的边界。
19、根据本公开的第三方面，提供了一种烟丝中异物的检测装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令，执行根据本公开任一实施例的烟丝中异物的检测方法。
20、根据本公开的第四方面，提供了一种烟丝中异物的剔除系统，包括：根据本公开任一实施例所述的烟丝中异物的检测装置。
21、在一些实施例中，烟丝中异物的剔除系统还包括以下至少一项：匀料装置，被配置为摊开所述烟丝；烟丝输送装置，被配置为输送所述烟丝；图像采集装置，被配置为获取所述烟丝的图像；异物指示装置，被配置为根据烟丝中异物的检测装置的检测结果，指示异物在烟丝中的位置；烟丝剔除装置，被配置为根据烟丝异物检测装置的检测结果，剔除烟丝中的异物；以及光源。
22、在一些实施例中，图像采集装置包括：多光谱相机，被配置为获取烟丝的图像。
23、根据本公开的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时，实现根据本公开任一实施例的烟丝中异物的检测方法。
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1.一种烟丝中异物的检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的烟丝中异物的检测方法，其中，所述非可见光为紫外光，所述图像包括非可见光成像的图像，所述人工智能模型包括第一人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物，包括：
3.根据权利要求2所述的烟丝中异物的检测方法，其中：
4.根据权利要求1所述的烟丝中异物的检测方法，其中，所述图像包括偏振光成像的图像，所述人工智能模型包括第二人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物，包括：
5.根据权利要求4所述的烟丝中异物的检测方法，其中：
6.根据权利要求1所述的烟丝中异物的检测方法，其中，所述图像还包括非偏振的可见光成像的图像，所述人工智能模型包括第三人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物包括：
7.根据权利要求1所述的烟丝中异物的检测方法，还包括：
8.根据权利要求1所述的烟丝中异物的检测方法，还包括：
9.根据权利要求8所述的烟丝中异物的检测方法，其中，所述分类器
10.一种烟丝中异物的检测装置，包括：
11.一种烟丝中异物的检测装置，包括：
12.一种烟丝中异物的剔除系统，包括：
13.根据权利要求12所述的烟丝中异物的剔除系统，还包括以下至少一项：
14.根据权利要求13所述的烟丝中异物的剔除系统，其中，图像采集装置包括：
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时，实现根据权利要求1至9任一项所述的烟丝中异物的检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种烟丝中异物的检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的烟丝中异物的检测方法，其中，所述非可见光为紫外光，所述图像包括非可见光成像的图像，所述人工智能模型包括第一人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物，包括：
3.根据权利要求2所述的烟丝中异物的检测方法，其中：
4.根据权利要求1所述的烟丝中异物的检测方法，其中，所述图像包括偏振光成像的图像，所述人工智能模型包括第二人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物，包括：
5.根据权利要求4所述的烟丝中异物的检测方法，其中：
6.根据权利要求1所述的烟丝中异物的检测方法，其中，所述图像还包括非偏振的可见光成像的图像，所述人工智能模型包括第三人工智能模型，所述利用人工智能模型，根据所述图像，检测烟丝中的异物包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：罗靖，郭峰，吴国忠，李楠，罗旻晖，廖仲生，陈育香，许璧麟，
申请(专利权)人：厦门烟草工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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