一种卷烟的烟丝组分识别方法及系统与流程

本申请涉及卷烟检测，更具体地，涉及一种卷烟的烟丝组分识别方法及系统。

背景技术：

1、梗丝、膨胀叶丝、叶丝和再造烟丝的掺配比例是影响烟支口感、配方设计的重要指标。因此，提高烟丝类型识别的精度和效率对探究配方设计、烟草制品质量检验具有重要意义。

2、在现有技术中，卷烟组分质检大多采用人工检测，但由于卷烟中的烟丝成分较多，检测中梗丝、膨胀丝、薄片丝、叶丝形状相似，颜色相近，人工分拣法是具有经验的工人进行辨识并完成分拣工作，该方法效率低，准确性受人工经验影响波动较大，使得卷烟烟丝组分质量检测存在检测时间长、效率低的缺陷，从而导致烟丝质量的波动不能被实时检测，大大影响了卷烟的质量评价工作。

技术实现思路

1、本申请提供一种卷烟的烟丝组分识别方法及系统，通过人工智能分类模型获得烟丝中各种成分的分类结果，提高卷烟烟丝组分质量检测的效率和精度，可以实时监测烟丝质量的波动，提高了卷烟的质量评价效率。

2、本申请提供了一种卷烟的烟丝组分识别方法，包括：

3、对烟支进行取样；

4、对取样的烟支进行处理，获得烟支内烟丝；

5、对烟丝进行图像采集，获得烟丝图像；

6、将烟丝图像输入人工智能分类模型，获得烟丝中各种成分的分类结果并显示；

7、其中，人工智能分类模型采用改进后的vgg16神经网络模型，改进后的vgg16神经网络模型包括四个卷积层组，每个卷积层组包括两个卷积堆叠。

8、优选地，对取样的烟支进行处理，获得烟支内烟丝，包括：

9、对烟支的烟丝和烟纸进行分离；

10、将获得的烟丝摊平分散。

11、优选地，改进后的vgg16神经网络模型还包括全局平均池化层和归一化层，全局平均池化层的输入为第四个卷积层组的输出，全局平均池化层的输出为归一化层的输入，归一化层的输出为改进后的vgg16神经网络模型的输出。

12、优选地，烟丝组分识别方法还包括：

13、在完成图像采集后将摊平分散的烟丝收集起来。

14、本申请还提供一种卷烟的烟丝组分识别系统，包括控制系统以及分别与控制系统信号连接的取样系统、烟丝处理系统、图像采集与传输系统以及图像分析系统；

15、取样系统用于对烟支进行取样；

16、烟丝处理系统用于对取样的烟支进行处理，获得烟支内烟丝；

17、图像采集与传输系统用于对烟丝进行图像采集，获得烟丝图像；

18、图像分析系统用于利用人工智能分类模型，基于烟丝图像获得烟丝中各种成分的分类结果并显示；

19、其中，人工智能分类模型采用改进后的vgg16神经网络模型，改进后的vgg16神经网络模型包括四个卷积层组，每个卷积层组包括两个卷积堆叠。

20、优选地，烟丝处理系统包括烟丝烟纸分离系统和烟丝摊平系统；

21、烟丝烟纸分离系统用于对烟支的烟丝和烟纸进行分离；

22、烟丝摊平系统包括振动分散平台，获得的烟丝在振动分散平台的振动作用下摊平分散。

23、优选地，改进后的vgg16神经网络模型还包括全局平均池化层和归一化层，全局平均池化层的输入为第四个卷积层组的输出，全局平均池化层的输出为归一化层的输入，归一化层的输出为改进后的vgg16神经网络模型的输出。

24、优选地，烟丝组分识别系统还包括烟丝收集系统，用于在完成图像采集后将摊平分散的烟丝收集起来。

25、优选地，烟丝组分识别系统还包括烟纸收集系统，用于在烟丝和烟纸分离后收集烟纸。

26、通过以下参照附图对本申请的示例性实施例的详细描述，本申请的其它特征及其优点将会变得清楚。

技术特征：

1.一种卷烟的烟丝组分识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的卷烟的烟丝组分识别方法，其特征在于，对取样的烟支进行处理，获得所述烟支内烟丝，包括：

3.根据权利要求1所述的卷烟的烟丝组分识别方法，其特征在于，所述改进后的vgg16神经网络模型还包括全局平均池化层和归一化层，所述全局平均池化层的输入为第四个卷积层组的输出，所述全局平均池化层的输出为所述归一化层的输入，所述归一化层的输出为所述改进后的vgg16神经网络模型的输出。

4.根据权利要求2所述的卷烟的烟丝组分识别方法，其特征在于，还包括：

5.一种卷烟的烟丝组分识别系统，其特征在于，包括控制系统以及分别与所述控制系统信号连接的取样系统、烟丝处理系统、图像采集与传输系统以及图像分析系统；

6.根据权利要求5所述的卷烟的烟丝组分识别系统，其特征在于，所述烟丝处理系统包括烟丝烟纸分离系统和烟丝摊平系统；

7.根据权利要求5所述的卷烟的烟丝组分识别系统，其特征在于，所述改进后的vgg16神经网络模型还包括全局平均池化层和归一化层，所述全局平均池化层的输入为第四个卷积层组的输出，所述全局平均池化层的输出为所述归一化层的输入，所述归一化层的输出为所述改进后的vgg16神经网络模型的输出。

8.根据权利要求6所述的卷烟的烟丝组分识别系统，其特征在于，所述烟丝组分识别系统还包括烟丝收集系统，用于在完成图像采集后将摊平分散的烟丝收集起来。

9.根据权利要求8所述的卷烟的烟丝组分识别系统，其特征在于，所述烟丝组分识别系统还包括烟纸收集系统，用于在烟丝和烟纸分离后收集烟纸。

技术总结
本申请公开了一种卷烟的烟丝组分识别方法及系统，方法包括：对烟支进行取样；对取样的烟支进行处理，获得烟支内烟丝；对烟丝进行图像采集，获得烟丝图像；将烟丝图像输入人工智能分类模型，获得烟丝中各种成分的分类结果并显示；其中，人工智能分类模型采用改进后的VGG16神经网络模型，改进后的VGG16神经网络模型包括四个卷积层组，每个卷积层组包括两个卷积堆叠。本申请通过人工智能分类模型获得烟丝中各种成分的分类结果，提高卷烟烟丝组分质量检测的效率和精度，可以实时监测烟丝质量的波动，提高了卷烟的质量评价效率。

技术研发人员：靳毅,宋魁,刘玉叶,刘正年,王文飞
受保护的技术使用者：河南中烟工业有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15