基于卷积神经网络图像辨识的烟叶分段分类方法

本发明属于复烤烟叶加工，具体涉及一种基于卷积神经网络图像辨识的烟叶分段分类方法及流水线。背景技术：1、烤烟烟叶的颜色是烟叶外观质量评价的重要指标，在国家烤烟标准中，烟叶颜色是一项重要的分级指标，烟叶色泽的好坏直接影响烟叶作为商品的价格。尤其在烟叶二次分级过程中，主等级烟叶中或多或少掺杂有其他颜色烟叶，将不符合主等级烟叶颜色品质的烟叶分拣出来称为当前复烤厂的主要任务。在烟叶二次分选过程中，一般认为橘黄、柠檬黄颜色的烟叶为优质品质。2、目前，为了追求烟草品质，行业内已经有打碎后的碎叶进行颜色识别设备，将低品质的碎叶剔除出来。但是这样颜色分拣的动作很大，可以考虑整叶分拣。3、但是，研究人员注意到，有些整叶全部的颜色都可以达到优质品质标准，有些整叶某个区域（比如叶中部）的颜色达到优质品质标准、有些整叶某个区域（比如叶尾部、叶尖部）的颜色不能达到优质品质标准，对于整叶分拣来讲，如果将其剔除，会造成原料损失（到达优质品质标准的部分被剔除）；如果将其留下，会影响主流物料原料的品质（达不到优质品质标准的部分会被留下），这个矛盾无法解决。技术实现思路1、本发明要解决的技术问题为：如何设计出一种基于卷积神经网络图像辨识的烟叶分段分类方法 ，即不会造成原料损失，又不会影响主流物料原料的品质。2、具体方案如下：3、一种基于卷积神经网络图像辨识的烟叶分段分类方法 ，包括以下步骤：4、s1、将上游的原烟烟包经过自然潮房进行加水加温回软处理，再将烟叶均匀摆放至铺叶台对应区域；5、s2、将烟叶在铺叶台上，整叶沿着纵向方向均匀横切三刀，形成四段片状的散状物料；6、s3、该物料经过润叶机低温低湿处理后，进入风选除杂设备；7、s4、进入风选除杂设备后，轻质杂物从一个出口进入杂物区，物料从另一个出口进入第一级智能光谱剔除设备；8、s5、物料逐一进入第一级智能光谱剔除设备后，剔除出来的青烟和霉坏烟叶进入到对应的烟框中，剩余主流物料第二级智能光谱剔除设备；9、s6、物料逐一进入第二级智能光谱剔除设备，将浅黄、淡黄烟叶识别出来进入到对应的烟框中，剩余主流物料进入第三级智能光谱剔除设备；10、s7、物料逐一进入第三级智能光谱剔除设备，将重色、深色烟叶识别出来进入到对应的烟框中，剩余主流物料进入振槽筛；11、s8、物料进入振槽筛，筛分出来的碎片进入到对应的烟框中，剩余物料汇总备用。12、该物料经过润叶机低温低湿处理后，经分料器将物料分成均匀的两股，分别进入左右两个相同的工艺路线，以其中一路为例，从分料器出来的主流物料分别经过一套风选除杂设备及串联的三级光谱剔除设备后进入下一个工艺环节。13、一种流水线，对原烟烟叶进行分类，使用上述基于卷积神经网络图像辨识的烟叶分段分类方法，包括自然潮房与三刀四段设备，三刀四段设备通过皮带输送机连接润叶机，润叶机连接风选除杂设备，风选除杂设备通过皮带输送机连接风选除杂设备，风选除杂设备通过皮带输送机连接第一级智能光谱剔除设备，第一级智能光谱剔除设备通过皮带输送机连接第二级智能光谱剔除设备，第二级智能光谱剔除设备通过皮带输送机连接第三级智能光谱剔除设备，第三级智能光谱剔除设备连接汇总处；14、风选除杂设备的杂物出口通过皮带输送机连接第一烟筐；15、第一级智能光谱剔除设备的杂物出口通过皮带输送机连接第二烟筐；16、第二级智能光谱剔除设备的杂物出口通过皮带输送机连接第三烟筐；17、第三级智能光谱剔除设备的杂物出口通过皮带输送机连接第四烟筐。18、有益效果：相对于现有技术，本发明设有先将烟叶切割为小段工序，针对每一个小段烟叶进行颜色分拣，仅仅将个别不达标的小段烟叶剔除，既不会造成原料损失，又不会影响主流物料原料的品质。技术特征：1.一种基于卷积神经网络图像辨识的烟叶分段分类方法 ，其特征在于：包括以下步骤：2.如权利要求1所述的基于卷积神经网络图像辨识的烟叶分段分类方法 ，其特征在于：技术总结一种基于卷积神经网络图像辨识的烟叶分段分类方法，包括以下步骤：S1、将上游的原烟烟包经过自然潮房进行加水加温回软处理，再将烟叶均匀摆放至铺叶台对应区域；S2、将烟叶在铺叶台上，整叶沿着纵向方向均匀横切三刀，形成四段片状的散状物料；S3、该物料经过润叶机低温低湿处理后，进入风选除杂设备。有益效果：相对于现有技术，本发明设有先将烟叶切割为小段工序，针对每一个小段烟叶进行颜色分拣，仅仅将个别不达标的小段烟叶剔除，既不会造成原料损失，又不会影响主流物料原料的品质。技术研发人员：尹志安,秦卫丽,党霞,谢建,杨永锋,吕耀印,段卫东,刘茂林,吴平,金梅生,李彦周,徐世臻,王方,楚晗,肖战杰,冯旭,翟永月,赵继涛,刘洋受保护的技术使用者：天昌国际烟草有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/15