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申请/专利权人:红云红河烟草(集团)有限责任公司
摘要:本发明提供一种卷烟滤棒发射机的乱棒检测方法,包括:将广角无畸变工业摄像机安装于发射机料库进料口处,采集卷烟滤棒乱棒图像;对卷烟滤棒乱棒图像进行预处理,并对卷烟滤棒乱棒图像中的乱棒进行标注,将标注好的卷烟滤棒乱棒图像划分为训练集与测试集;构建基于YOLOv5的双重协同注意力机制的发射机乱棒检测模型;利用所述训练集和所述测试集对所述发射机乱棒检测模型进行模型训练和性能评估,并利用训练好的所述发射机乱棒检测模型对发射机发射的滤棒进行乱棒检测。本发明能提高卷烟滤棒发射机的乱棒检测的准确性和清理效率,减少滤棒生产的安全隐患。
主权项:1.一种卷烟滤棒发射机的乱棒检测方法,其特征在于,包括:将广角无畸变工业摄像机安装于发射机料库进料口处,采集卷烟滤棒乱棒图像;对卷烟滤棒乱棒图像进行预处理,并对卷烟滤棒乱棒图像中的乱棒进行标注,将标注好的卷烟滤棒乱棒图像划分为训练集与测试集,其比例为4:1;以YOLOv5算法作为基础算法设计协同注意力模块使浅层网络的细粒度信息和深层网络提取的语义信息彼此交互融合,将注意力特征融合模块替代YOLOv5算法中特征级联的特征融合方式构建基于YOLOv5的双重协同注意力机制的发射机乱棒检测模型;利用所述训练集和所述测试集对所述发射机乱棒检测模型进行模型训练和性能评估,并利用训练好的所述发射机乱棒检测模型对发射机发射的滤棒进行乱棒检测。
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