【摘 要】
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随着科学技术的发展,烟草企业基本全部采用智能化设备进行生产与包装,在这快速机械化的包装过程中,盒烟外观不可避免的会出现一些缺陷问题,这些缺陷产品如果不进行剔除将会影响企业的形象。目前,工业生产中常用的盒烟外观缺陷检测方法有阈值检测、相似度对比、模板匹配等方法,这些方法对大块的盒烟缺陷有较好的检测效果,对于微小的盒烟缺陷检测效果不佳,且这些方法很容易受光照变化、盒烟偏移、模板异常等因素影响。因此,本
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随着科学技术的发展,烟草企业基本全部采用智能化设备进行生产与包装,在这快速机械化的包装过程中,盒烟外观不可避免的会出现一些缺陷问题,这些缺陷产品如果不进行剔除将会影响企业的形象。目前,工业生产中常用的盒烟外观缺陷检测方法有阈值检测、相似度对比、模板匹配等方法,这些方法对大块的盒烟缺陷有较好的检测效果,对于微小的盒烟缺陷检测效果不佳,且这些方法很容易受光照变化、盒烟偏移、模板异常等因素影响。因此,本文将深度学习技术、图像处理技术与数据统计技术应用于盒烟外观缺陷检测中,提出了一种基于深度学习的盒烟外观缺陷检测方法与应用,具体研究工作如下:本文首先对盒烟图像进行图像预处理与场景分类研究,在图像预处理中介绍了盒烟外观缺陷检测方法的相机分布、图像处理平台、两种图像数据增强方法。在场景分类中主要对比了VGG19网络与Shuffle Net网络的各种评价指标,两种网络对盒烟品牌的分类准确率都为100%,但是在分类用时上,Shuffle Net网络预测一张盒烟图像只需要24.6ms,而VGG19网络需要38.9ms,所以本文最终采用Shuffle Net网络对盒烟进行场景分类。其次,针对盒烟外观缺陷检测方法,本文分析了传统图像处理方向的缺陷检测方法和深度学习图像处理方向的缺陷检测方法。在传统图像处理方向的缺陷检测方法中,本文提出了直方图距离对比与SSIM结构相似性两种检测方法。最终实验结果表明,直方图距离对比方法的检测准确率为82.24%,检测一张数据集的耗时为22ms;SSIM结构相似性方法的检测准确率为88.59%,检测一张数据集的耗时为140ms。在深度学习图像处理方向的缺陷检测方法中,本文提出了基于Faster R-CNN网络、YOLOV3网络、改进YOLOV3网络、YOLOV5网络的盒烟外观缺陷检测方法。通过实验数据测试,基于Faster R-CNN网络的缺陷检测方法检测准确率为90.98%,检测一张数据集的耗时为170ms;基于YOLOV3网络的缺陷检测方法检测准确率为98.55%,检测一张数据集的耗时为320ms;基于改进YOLOV3网络的缺陷检测方法检测准确率为58.25%,检测一张数据集的耗时为130ms;基于YOLOV5网络的缺陷检测方法检测准确率为99.62%,检测一张数据集的耗时为120ms。最后,本文介绍了一种盒烟外观缺陷检测装置,在该装置中对YOLOV5网络的盒烟外观缺陷检测方法进行了实验测试,最终测试结果表明,该盒烟外观缺陷检测方法满足工业生产要求。同时,在该装置进行盒烟外观缺陷检测过程中,对生产工艺故障监测功能进行了实验测试,测试结果表明,该故障监测功能对于工业生产有着一定的应用价值,本课题对于学术研究有着重要意义。
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