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基于图像识别的烟丝结构检测及烟丝组分分析
被引量：
12
1
作者
魏甲欣
李琪
+5 位作者
马飞
丁美宙
靳亚伟
王艺斌
许文武
王小明
《轻工学报》
北大核心
2022年第3期82-87,共6页
为提高烟丝结构检测及烟丝组分分析的准确性,基于图像识别技术,对烟丝轮廓进行细化,提取烟丝骨骼,得到烟丝长度,建立烟丝表观总面积与质量的拟合模型,获得烟丝结构(整丝率、碎丝率);利用最小内切圆的方法得到烟丝的平均宽度、宽度方差,...
为提高烟丝结构检测及烟丝组分分析的准确性,基于图像识别技术,对烟丝轮廓进行细化,提取烟丝骨骼,得到烟丝长度,建立烟丝表观总面积与质量的拟合模型,获得烟丝结构(整丝率、碎丝率);利用最小内切圆的方法得到烟丝的平均宽度、宽度方差,烟丝轮廓在饱和度(Saturation,S)通道上的颜色方差,以及HSV颜色模型的颜色矩,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器,构建薄片丝、梗丝、叶丝的烟丝组分分类模型。实际应用结果表明:基于图像识别的方法能准确统计整丝率、碎丝率,且比传统振筛法更快捷、有效,与卷积神经网络法和残差神经网络法相比,该方法识别薄片丝、梗丝、叶丝的平均相对误差≤5%,准确性及可行性更高。
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关键词
烟丝结构
烟丝组分
图像识别
支持向量机
HSV
在线阅读
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职称材料
基于AdaBoost集成学习的烟丝组分识别
被引量：
3
2
作者
王小明
魏甲欣
+4 位作者
马飞
王艺斌
许文武
靳亚伟
李琪
《食品与机械》
北大核心
2022年第3期205-211,共7页
目的:提高烟丝的识别效率。方法:利用F-score特征选择方法和AdaBoost集成学习方法对烟丝组分进行识别,提取烟丝的纹理、颜色、形状特征作为模型的输入,通过F-score特征选择方法降低特征维度,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)...
目的:提高烟丝的识别效率。方法:利用F-score特征选择方法和AdaBoost集成学习方法对烟丝组分进行识别,提取烟丝的纹理、颜色、形状特征作为模型的输入,通过F-score特征选择方法降低特征维度,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为基分类器,再利用AdaBoost集成学习方法,得到烟丝的分类模型。结果:该方法能够有效区分不同组分烟丝,每种烟丝的识别准确率都在95%以上。结论:AdaBoost集成学习方法比传统方法更快捷、方便,也更安全、有效。
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关键词
烟丝分类
支持向量机
特征选择
集成学习
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职称材料
烟丝结构在线检测装置设计
被引量：
2
3
作者
吴文强
李军
+6 位作者
陈龙
金勇
刘斌
钟科军
毛伟俊
王艺斌
许文武
《食品与机械》
北大核心
2021年第12期95-100,共6页
目的:解决目前烟丝结构检测均采用离线检测方式,检测结果滞后的问题。方法:采用风选摊薄方式与图像智能识别技术,在制丝线风选室内对烟丝结构进行检测,在线检测烟丝长度、宽度和面积,统计烟丝中整丝和碎丝的比例。结果:通过对现有烟丝...
目的:解决目前烟丝结构检测均采用离线检测方式,检测结果滞后的问题。方法:采用风选摊薄方式与图像智能识别技术,在制丝线风选室内对烟丝结构进行检测,在线检测烟丝长度、宽度和面积,统计烟丝中整丝和碎丝的比例。结果:通过对现有烟丝结构离线检测仪器的对比,该检测装置测量精度较高,稳定性较好,能够较为真实地反映制丝线烟丝结构实际质量状况。结论:该装置能有效减少质检人员的工作量。
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关键词
烟丝结构
在线检测
风选
图像智能识别
烟丝骨架
在线阅读
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职称材料
题名
基于图像识别的烟丝结构检测及烟丝组分分析
被引量：
12
1
作者
魏甲欣
李琪
马飞
丁美宙
靳亚伟
王艺斌
许文武
王小明
机构
河南中烟工业
有限责任公司
许昌卷烟厂
河南中烟工业
有限责任公司
技术中心
南京焦耳科技有限责任公司
出处
《轻工学报》
北大核心
2022年第3期82-87,共6页
基金
中国烟草总公司重点实验室项目(110201603004)
河南中烟工业有限责任公司科技项目(AW201920)。
文摘
为提高烟丝结构检测及烟丝组分分析的准确性,基于图像识别技术,对烟丝轮廓进行细化,提取烟丝骨骼,得到烟丝长度,建立烟丝表观总面积与质量的拟合模型,获得烟丝结构(整丝率、碎丝率);利用最小内切圆的方法得到烟丝的平均宽度、宽度方差,烟丝轮廓在饱和度(Saturation,S)通道上的颜色方差,以及HSV颜色模型的颜色矩,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器,构建薄片丝、梗丝、叶丝的烟丝组分分类模型。实际应用结果表明:基于图像识别的方法能准确统计整丝率、碎丝率,且比传统振筛法更快捷、有效,与卷积神经网络法和残差神经网络法相比,该方法识别薄片丝、梗丝、叶丝的平均相对误差≤5%,准确性及可行性更高。
关键词
烟丝结构
烟丝组分
图像识别
支持向量机
HSV
Keywords
tobacco structure
tobacco component
image recognition
SVM
HSV
分类号
TS452 [农业科学—烟草工业]
在线阅读
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职称材料
题名
基于AdaBoost集成学习的烟丝组分识别
被引量：
3
2
作者
王小明
魏甲欣
马飞
王艺斌
许文武
靳亚伟
李琪
机构
河南中烟工业
有限责任公司
许昌卷烟厂
南京焦耳科技有限责任公司
出处
《食品与机械》
北大核心
2022年第3期205-211,共7页
基金
河南中烟工业有限责任公司科技项目(编号:AW201920)。
文摘
目的:提高烟丝的识别效率。方法:利用F-score特征选择方法和AdaBoost集成学习方法对烟丝组分进行识别,提取烟丝的纹理、颜色、形状特征作为模型的输入,通过F-score特征选择方法降低特征维度,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为基分类器,再利用AdaBoost集成学习方法,得到烟丝的分类模型。结果:该方法能够有效区分不同组分烟丝,每种烟丝的识别准确率都在95%以上。结论:AdaBoost集成学习方法比传统方法更快捷、方便,也更安全、有效。
关键词
烟丝分类
支持向量机
特征选择
集成学习
Keywords
classification of cut tobacco
SVM
F-score feature selection
AdaBoost ensemble learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TS42 [农业科学—烟草工业]
在线阅读
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职称材料
题名
烟丝结构在线检测装置设计
被引量：
2
3
作者
吴文强
李军
陈龙
金勇
刘斌
钟科军
毛伟俊
王艺斌
许文武
机构
湖南中烟工业
有限责任公司
技术中心
南京焦耳科技有限责任公司
出处
《食品与机械》
北大核心
2021年第12期95-100,共6页
文摘
目的:解决目前烟丝结构检测均采用离线检测方式,检测结果滞后的问题。方法:采用风选摊薄方式与图像智能识别技术,在制丝线风选室内对烟丝结构进行检测,在线检测烟丝长度、宽度和面积,统计烟丝中整丝和碎丝的比例。结果:通过对现有烟丝结构离线检测仪器的对比,该检测装置测量精度较高,稳定性较好,能够较为真实地反映制丝线烟丝结构实际质量状况。结论:该装置能有效减少质检人员的工作量。
关键词
烟丝结构
在线检测
风选
图像智能识别
烟丝骨架
Keywords
the structure of cut tobacco
on-line detecting
air separation
image intelligent recognition
tobacco skeletonizatio
分类号
TS43 [农业科学—烟草工业]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像识别的烟丝结构检测及烟丝组分分析
魏甲欣
李琪
马飞
丁美宙
靳亚伟
王艺斌
许文武
王小明
《轻工学报》
北大核心
2022
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于AdaBoost集成学习的烟丝组分识别
王小明
魏甲欣
马飞
王艺斌
许文武
靳亚伟
李琪
《食品与机械》
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
烟丝结构在线检测装置设计
吴文强
李军
陈龙
金勇
刘斌
钟科军
毛伟俊
王艺斌
许文武
《食品与机械》
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
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