基于图像识别技术的异物识别除杂方法及存储介质与流程

本申请涉及烟叶复烤加工，具体涉及一种基于图像识别技术的异物识别除杂方法及存储介质。

背景技术：

1、在打叶复烤加工过程中，各工艺段的非烟异物剔除一直是行业内关注的重点。根据异物物理性状不同，加工过程中施以不同方式来将其从烟叶物料中剔除。而普通除杂方法对非金属小体积异物剔除效果较差，而此类异物在移动物料中隐蔽性较强，不易发现，对成品质量影响很大。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种基于图像识别技术的异物识别除杂方法及存储介质，用以解决现有技术中的普通除杂方法对非金属小体积异物剔除效果较差的问题。

2、为实现上述目的，本申请实施例提供一种基于图像识别技术的异物识别除杂方法，所述异物识别除杂方法所采用的装置包括：物料摊薄机构、图像识别系统、异物剔除机构，其中，

3、所述物料摊薄机构包括匀料输送带；所述异物剔除机构包括双向异物排放输送带，所述双向异物排放输送带的右端设于所述匀料输送带的左端下方；所述图像识别系统包括第一摄像机和第二摄像机，且分别设于匀料输送带左端上方和双向异物排放输送带右端上方；

4、所述异物识别除杂方法包括：

5、通过第一摄像机实时获取物料的第一图像数据，对所述第一图像数据进行预处理，从预处理后的第一图像数据中提取出物料的第一特征信息，利用分类器对提取出的第一特征信息进行分类和识别，锁定并标出异物的位置；

6、当通过第一摄像机检测到被锁定并标出的异物被抛出匀料输送带之后，暂停第一电机的驱动，使匀料输送带停止传输物料；

7、通过第二摄像机实时获取物料的第二图像数据，对所述第二图像数据进行预处理，从预处理后的第二图像数据中提取出物料的第二特征信息，利用所述分类器对提取出的所述第二特征信息进行分类和识别，锁定并标出异物的位置；

8、当锁定并标出的异物后，控制第二电机反转，使双向异物排放输送带向右端传输，从而将异物排放下去；

9、当通过第二摄像机检测到异物被排放出双向异物排放输送带之后，控制第二电机正转、第一电机重新启动，使物料继续被从右至左传输。

10、可选地，所述分类器通常基于机器学习或深度学习算法构建；

11、在分类器的设计阶段，选择支持向量机、决策树、随机森林、卷积神经网络和/或循环神经网络算法，利用训练数据对分类器进行训练，使其能够准确地区分物料和异物。

12、可选地，所述利用训练数据对分类器进行训练，具体包括：

13、获取标注好的训练数据集，所述训练数据集中包含物料和异物图像，以及对应的标签信息；

14、将训练数据集输入到算法中进行训练，在训练过程中，不断地调整算法的参数和结构，以最小化预测结果与实际标签之间的误差，通过多次迭代和优化得到最终的机器学习或深度学习算法。

15、可选地，所述第一特征信息或第二特征信息包括物料的颜色、形状和/或纹理。

16、可选地，所述预处理包括去噪和/或增强对比度。

17、可选地，所述锁定并标出异物的位置，具体包括：

18、在所述第一图像或第二图像上的异物位置处绘制矩形框或圆圈标记，并记录异物的位置、大小和/或数量信息。

19、可选地，所述异物识别除杂方法所采用的装置还包括：

20、所述匀料输送带的左端高于右端。

21、可选地，所述异物识别除杂方法所采用的装置还包括：

22、第一机架；

23、所述物料摊薄机构还包括第二机架、振动电机、弹簧，所述第二机架两端分别设有第一主动轮和第一从动轮，所述第一主动轮与所述第一电机的输出轴连接，所述匀料输送带套设在第二机架两端的所述第一主动轮和第一从动轮上，所述振动电机设置在第二机架下方，且与第二机架固定连接，所述弹簧的上端与第二机架连接，下端与第一机架连接；

24、所述第二机架上设有多个振动板，所述振动板沿宽度方向从第二机架的一侧延伸至另一侧，振动板的上下侧边均与所述匀料输送带的内表面相接触。

25、可选地，所述异物识别除杂方法所采用的装置还包括：

26、所述异物剔除机构还包括第三机架，所述第三机架与所述第一机架连接，第三机架两端分别设有第二主动轮和第二从动轮，所述第二主动轮与所述第二电机的输出轴连接，所述双向异物排放输送带套设在第三机架两端的所述第二主动轮和第二从动轮上，双向异物排放输送带的右端设于匀料输送带的左端下方。

27、为实现上述目的，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被机器执行时实现如上所述的方法的步骤。

28、本申请实施例具有如下优点：

29、本申请实施例提供一种基于图像识别技术的异物识别除杂方法，包括：所述异物识别除杂方法所采用的装置包括：物料摊薄机构、图像识别系统、异物剔除机构，其中，所述物料摊薄机构包括匀料输送带；所述异物剔除机构包括双向异物排放输送带，所述双向异物排放输送带的右端设于所述匀料输送带的左端下方；所述图像识别系统包括第一摄像机和第二摄像机，且分别设于匀料输送带左端上方和双向异物排放输送带右端上方；所述异物识别除杂方法包括：通过第一摄像机实时获取物料的第一图像数据，对所述第一图像数据进行预处理，从预处理后的第一图像数据中提取出物料的第一特征信息，利用分类器对提取出的第一特征信息进行分类和识别，锁定并标出异物的位置；当通过第一摄像机检测到被锁定并标出的异物被抛出匀料输送带之后，暂停第一电机的驱动，使匀料输送带停止传输物料；通过第二摄像机实时获取物料的第二图像数据，对所述第二图像数据进行预处理，从预处理后的第二图像数据中提取出物料的第二特征信息，利用所述分类器对提取出的所述第二特征信息进行分类和识别，锁定并标出异物的位置；当锁定并标出的异物后，控制第二电机反转，使双向异物排放输送带向右端传输，从而将异物排放至所述异物挑选框中；当通过第二摄像机检测到异物被排放出双向异物排放输送带之后，控制第二电机正转、第一电机重新启动，使物料继续被从右至左传输。

30、通过上述方法，首先将厚物料送入物料摊薄机构经过振动变为松散的物料薄层，经过图像识别系统进行非金属小体积异物识别，并立即标出异物位置，基于异物位置信号控制异物剔除机构使双向异物排放输送带将裹挟异物的物料排出，从而大大提高了非金属小体积异物剔除率。

技术特征：

1.一种基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，所述异物识别除杂方法所采用的装置包括：物料摊薄机构、图像识别系统、异物剔除机构，其中，

2.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，所述利用训练数据对分类器进行训练，具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，所述锁定并标出异物的位置，具体包括：

7.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，所述异物识别除杂方法所采用的装置还包括：

8.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，所述异物识别除杂方法所采用的装置还包括：

9.根据权利要求8所述的基于图像识别技术的异物识别除杂方法，其特征在于，所述异物识别除杂方法所采用的装置还包括：

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被机器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结本申请实施例公开了一种基于图像识别技术的异物识别除杂方法及存储介质，方法包括获取物料的第一图像数据，对第一图像数据进行预处理，从预处理后的第一图像数据中提取出物料的第一特征信息，对提取出的第一特征信息进行分类和识别；当检测到被锁定并标出的异物被抛出匀料输送带之后，暂停第一电机的驱动，使匀料输送带停止传输物料；实时获取物料的第二图像数据，对第二图像数据进行预处理，从预处理后的第二图像数据中提取出物料的第二特征信息，对提取出的第二特征信息进行分类和识别；当锁定并标出的异物后，控制第二电机反转；当检测到异物被排放出双向异物排放输送带之后，控制第二电机正转、第一电机重新启动。技术研发人员：张孝刚,陈明,刘雅琴,张慕峰,史海刚,杨竣凯,罗幅元,吴霞,马梓铭受保护的技术使用者：云南烟叶复烤有限责任公司麒麟复烤厂技术研发日：技术公布日：2024/8/1