申请/专利权人：河南中烟工业有限责任公司

申请日：2022-06-18

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN115100424B

主分类号：G06V10/44

分类号：G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06T7/62;G06T7/11;G06Q10/0639;G06N3/08;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要：本发明公开了一种重叠烟丝组分判定方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。方法包括：第一图像预处理完成对图像中单根烟丝的提取，建立无背景干扰和图片大小一致的叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝的图像数据集；第二图像预处理完成图像中因震动仪造成的粘连烟丝的分割处理，将粘连烟丝分割为多个单根烟丝；构建识别图像中四类烟丝的卷积神经网络；计算每类烟丝各自的密度；通过预处理后的图像输入卷积神经网络，分别计算每类烟丝的总面积；通过所述密度和所述总面积得到每类烟丝的质量；再通过每类烟丝的质量，得到烟丝的组分。本发明能够快速准确地完成重叠烟丝组分自动化测定识别，提高了测定效率与准确性，降低工作人员劳动强度。

主权项：1.一种重叠烟丝组分判定方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、图像采集：对定量混合烟丝进行震动摊平，并放置面积参照物，进行图像采集；步骤S2、图像预处理：分为第一图像预处理和第二图像预处理；所述第一图像预处理能够完成对图像中单根烟丝的提取，建立无背景干扰和图片大小一致的叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝的图像数据集；所述第二图像预处理能够完成图像中因震动仪造成的粘连烟丝的分割处理，将粘连烟丝分割为多个单根烟丝；步骤S3、神经网络构建：构建识别图像中叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝的烟丝类型的卷积神经网络；步骤S4、烟丝类型判定：将经过所述图像预处理后的单根烟丝的图像送入训练好的神经网络中，进行烟丝类型判定；步骤S5、组分判定：对所述叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝，计算每类烟丝各自的密度；通过预处理后的图像，分别计算叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝的总面积；通过所述密度和所述总面积得到所述叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝的质量；再通过所述叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝的质量，得到烟丝的组分；在所述步骤S5中，通过预处理后的图像，分别计算叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝的总面积的方法包括：通过所述第一图像预处理，对图像中的单根烟丝进行对象提取和单根烟丝区域面积计算，记录每个单根面积area_1；根据单根烟丝的最高点像素和最低点像素的差值，对所述单根面积area_1进行第一修正，得到修正面积；对多根粘连烟丝进行所述第二图像预处理，完成粘连烟丝的分割和对应分割区域面积计算，记录像素面积area_2；通过训练好的神经网络的烟丝类型判定，统计所述叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝中各种类型的烟丝的数量；通过各种类型的烟丝的数量与对应类型烟丝的所述修正面积和像素面积相乘，得到叶丝、膨胀叶丝、再造烟丝和梗丝中每种类型烟丝的总面积；在所述步骤S5中，根据单根烟丝的最高点像素和最低点像素的差值，对单根面积area_1进行一修正的方法包括：计算单根烟丝的最高点像素和最低点像素的差值Dif_1；出现Dif_1＜α时，α为预设参数，对单根面积area_1进行修正：Area_1_β=area_1×β，β为修正系数，Area_1_β为修正面积。

全文数据：

权利要求：

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