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基于面阵相机采集图像的烟片杂物识别剔除方法 

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申请/专利权人:江苏恒森烟草机械有限公司

摘要:本发明公开了基于面阵相机采集图像的烟片杂物识别剔除方法,属于烟片杂物识别剔除领域,方法包括:根据灯光设备信息进行灯光调节;基于面阵相机对烟片进行图像采集,获得烟片图像;对烟片图像进行灰度处理,获得烟片灰度图像,根据烟片灰度图像确定脉络图像;根据脉络图像进行杂物识别,获得杂物识别结果;将识别的杂物进行剔除;通过在深度学习框架下基于LinkNet网络结构搭建网络模型,实现基于人工智能技术对烟片进行智能识别,快速识别出烟片中的杂物,进而进行相应的杂物剔除,利用人工智能进行识别作业,将会大大的提高工作效率和识别精度,针对小体积、小面积杂物的特性进行专项设计,有效解决此类杂物识别困难的问题。

主权项:1.基于面阵相机采集图像的烟片杂物识别剔除方法,其特征在于,方法包括:步骤一:获取灯光设备信息,根据所述灯光设备信息进行灯光调节;步骤二:基于面阵相机对烟片进行图像采集,获得烟片图像;步骤三:对所述烟片图像进行颜色异常识别,获得颜色异常识别结果,根据所述颜色异常识别结果确定杂物;步骤四:对所述烟片图像进行灰度处理,获得烟片灰度图像,根据所述烟片灰度图像确定脉络图像;步骤五:根据脉络图像进行杂物识别,获得杂物识别结果;步骤六:将识别的杂物进行剔除;对烟片图像进行颜色异常识别的方法包括:根据烟片历史采集图像确定烟片具有的各烟片颜色,根据各烟片颜色建立烟片储备库;根据烟片储备库建立颜色异常识别模型,颜色异常识别模型的表达式为: ;式中:s为输入数据,输入数据为烟片颜色;输出数据为颜色异常值YWs;通过颜色异常识别模型对各烟片图像进行识别分析,获得各烟片图像对应的颜色异常值;当颜色异常值为0时,评估颜色识别正常;当颜色异常值为1时,评估颜色识别异常。

全文数据:

权利要求:

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