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为了满足混合烟丝物质组成的检测需求，针对叶丝、梗丝、膨胀叶丝、再造烟叶丝4种烟丝组成的结构特征差异，采用深度学习的方法，建立基于卷积神经网络的烟丝组成识别模型，使用体现烟丝微观结构特征的局部特征图片作为神经网络的输入，分析识别出每个特征图片对应的输出结果，通过统计方法得出烟丝的组成成分。结果表明：识别模型对烟丝训练样本和测试样本的识别正确率分别为100%和84.95%，模型中的卷积神经网络结合相应的结果表示方法，可以更好地提高烟丝样本成分的识别正确率。