[发明专利]一种基于X射线视觉的梗签检测方法

说明书

本发明提供一种基于X射线视觉的梗签检测方法，包括：随机选取不同品牌的卷烟作为检测对象，利用X射线设备对检测对象进行X射线照射并获得对应的卷烟透视图像；利用生成式对抗网络将所述卷烟透视图像生成多组伪标注样本，并根据筛选指标对所述伪标注样本进行筛选，以确定最终的扩充标注样本；获取所述检测对象的人工标注样本，将所述扩充标注样本输入预设的梗签分类网络进行预训练，并利用所述人工标注样本对训练网络进行调整；利用训练后的梗签分类网络对测试的卷烟样本进行梗签检测。本发明能解决现有卷烟产品的梗签检测存在效率低和准确率不高的问题，能提高梗签检测效率，减少烟梗检测的误检率或者漏检率。

技术领域

本发明涉及卷烟产品检测技术领域，尤其涉及一种基于X射丝视觉的梗签检测方法。

背景技术

在制丝过程中由于特殊的物理性能及加工工艺因素影响，容易出现宽度或长度较大的梗签。梗签是指烟丝中形状与牙签相似，未膨胀或膨胀效果未达到卷制要求的烟梗。卷烟中的梗签会增加杂气和刺激性，造成刺破、漏气，燃吸时可能出现燃烧端爆口或熄火等现象，不仅影响了烟支的燃烧性，而且影响抽吸感官质量。同时在生产加工过程中会引起烟支重量偏差增大，影响烟支物理指标稳定性，不利于质量控制和设备的正常运转，影响设备效率和各项物耗指标。当前对卷烟中梗签的检测手段一般采用人工抽查的方式，即用刀片把烟支逐支划破，把烟丝剥离，然后对烟丝进行肉眼检测。此种方式一方面是检测效率不高，另一方面也由于人为要素的判断而降低了准确性。因此，如何对卷烟进行自动化精确检测含梗签，以提高梗签检测效率，减少烟梗检测的误检率或者漏检率，具有重要的意义。

发明内容

本发明提供一种基于X射丝视觉的梗签检测方法，解决现有卷烟产品的梗签检测存在效率低和准确率不高的问题，能提高梗签检测效率，减少烟梗检测的误检率或者漏检率。

为实现以上目的，本发明提供以下技术方案：

一种基于X射线视觉的梗签检测方法，包括：

随机选取不同品牌的卷烟作为检测对象，利用X射线设备对检测对象进行X射线照射并获得对应的卷烟透视图像；

利用生成式对抗网络将所述卷烟透视图像生成多组伪标注样本，并根据筛选指标对所述伪标注样本进行筛选，以确定最终的扩充标注样本；

获取所述检测对象的人工标注样本，将所述扩充标注样本输入预设的梗签分类网络进行预训练，并利用所述人工标注样本对训练网络进行调整；

利用训练后的梗签分类网络对测试的卷烟样本进行梗签检测。

优选的，还包括：

将总体分类精度作为训练后的梗签分类网络的评价指标，所述总体分类精度根据公式计算得到，其中，OA为总体分类精度，Z为总体样本数，Z为所有分类正确的样本数。

优选的，还包括：

将所述筛选指标作为训练后的梗签分类网络的评价指标，所述筛选指标根据公式SDF_n＝αNFID_n+βTR_n,n∈[0,N]计算得到，其中，SDF_n为生成的第N组的伪标注样本的评价分数，NFID_n∈[0,1]为归一化后的FID分数和TR_n∈[0,1]为归一化后的训练评价分数，α为NFID_n的权重系数，β为TR_n的权重系数，且α+β＝1。

优选的，利用基于改进损失函数的SinGAN模型生成多组所述伪标注样本，并基于所述SinGAN模型进行样本训练，所述SinGAN模型的判别器的损失函数为：

所述SinGAN模型的生成器的损失函数为：