[发明专利]一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法

说明书

本发明公开了一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，其技术方案要点是包括提供用于烟丝识别的图像识别系统，所述图像识别系统设置于机体上并用于对输送装置上输送的烟丝进行识别，所述机体上还设置有平摊装置和剔除装置，所述平摊装置用于对烟丝进行摊薄处理，所述剔除装置用于对烟丝中的杂物进行剔除，还包括图像识别系统，所述图像识别系统内配置有基于YOLOV7目标检测算法实现对烟丝中杂物进行识别。本发明一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，具有对烟丝中的杂物进行准确识别的效果。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，更具体的说是涉及一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法。

背景技术

一般来说，在一些烟厂，每个月制丝部都会收到卷包部在成品烟丝中发现各类异物的相关投诉，带来的产品质量风险很大。目前烟草制品中发现的杂物主要有：麻绳、棉絮、纸制包装物、金属、玻璃、石头碎屑、塑料包装物、羽毛等。

这些烟草制品中混入的杂物如果没有被及时发现和清理，无论是对设备安全还是产品质量来说，风险都是巨大的。另外，制丝线制程长达数百米，大大增加了杂物混入在制品的风险。目前，制丝线只在松散回潮和切丝工序之间设置了激光除杂机和金属除杂仪这两类较为专业的杂物剔除设备。

虽然制丝线上设置了烟草除杂设备，但在最后一道工序储丝工序前，即使前部工序采取很多杂物剔除手段，烟草制品中还是有很大可能系混入杂物，出现这种现象的最根本原因是因为目前的杂物检测方式为利用工业相机进行识别，在进行特征的提取和识别时容易出现遗漏和误判，导致烟丝中混杂有杂物，对此一种对烟丝进行准确的杂物检测识别方法亟待解决。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，具有对烟丝中的杂物进行准确识别的效果。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种基于YOLOV7目标检测算法实现检测烟丝杂物识别方法，提供用于烟丝识别的图像识别系统，所述图像识别系统设置于机体上并用于对输送装置上输送的烟丝进行识别，所述机体上还设置有平摊装置和剔除装置，所述平摊装置用于对烟丝进行摊薄处理，所述剔除装置用于对烟丝中的杂物进行剔除；

所述图像识别系统包括：

图像获取模块，所述图像获取模块内配置有成像策略，所述成像策略包括利用工业相机对位于输送装置上的烟丝进行拍摄并形成平摊图像；

图像模型模块，所述图像模型模块内配置有建模策略，所述建模策略包括调取平摊图像以平摊图像中心点建立复摊坐标系并控制所述平摊装置对平摊图像部分进行二次摊平，并拍摄获得复摊图像；

杂物识别模块，所述杂物识别模块内配置有杂物特征库和杂物识别策略，所述杂物识别策略包括调取平摊图像中的特征与杂物特征库内的杂物特征比对并在检测到杂物时生成杂物标记，对复摊图像中杂物标记的特征进一步根据目标检测算法检测并与杂物特征库内的杂物特征比对判断是否为杂物，并在确定为杂物时控制剔除装置对杂物进行剔除。

作为本发明的进一步改进，所述剔除装置包括剔除控制模块和剔除识别模块；

剔除识别模块内配置有对焦相机和杂物对焦策略，所述杂物对焦策略包括调取复摊图像和剔除标记，通过剔除控制模块控制剔除装置移动至剔除标记对应于复摊图像的烟丝部位，所述对焦相机内配置有范围阈值，以剔除标记位置为中心以范围阈值为半径获得对焦图像，将对焦图像中剔除标记位置的杂物与杂物特征库比对进一步判断是否为杂物，若确认为杂物时生成批准信号，所述剔除控制模块根据批准信号对剔除标记位置的杂物进行剔除。

作为本发明的进一步改进，所述图像获取模块和图像模型模块内均配置有成像策略，所述成像策略具体为：