【摘 要】
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为提高卷烟燃烧安全质量,在颜色形态相近的烟丝中准确识别出不合格的叶梗烟丝,提出一种基于深度学习与精密测量方法相结合的叶梗烟丝检测方法。首先,优化卷积神经网络的结构
【机 构】
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贵州中烟工业有限责任公司,贵州中烟工业有限责任公司技术中心
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为提高卷烟燃烧安全质量,在颜色形态相近的烟丝中准确识别出不合格的叶梗烟丝,提出一种基于深度学习与精密测量方法相结合的叶梗烟丝检测方法。首先,优化卷积神经网络的结构与权值训练方法,构建出一种基于Caffe的梗丝识别模型,可以在多种不同种类的烟丝中准确地识别出叶梗烟丝;其次,在图像分割及轮廓提取的基础上使用Freeman链码的形式对梗丝的轮廓像素点进行编码;最后,提出了基于“闭合链码内切圆”的梗丝宽度测量算法,最终实现了叶梗烟丝的识别与宽度测量。实验结果表明,该方法对梗丝的识别率达到了98%以上,宽度计算误差
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