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摘要：本发明公开了一种理袋机及其理袋方法，其属于包装机械领域。理袋机，包括：机架；理袋机还包括：放置平台，设于机架的前端，用于放置未整理的编织袋；分袋平台，设于机架的中端，用于分理编织袋；第一机械手，设于机架上，位于放置平台与分袋平台之间，用于将放置平台上的编织袋依次搬移至分袋平台上；运输带，设于分袋平台上，用于运输编织袋；理袋平台，设于机架的后端；第二机械手，设于机架上，位于分袋平台与理袋平台的上方，用于将分袋平台上的编织袋运输至理袋平台上后再整理理袋平台上的编织袋。本申请的有益效果在于提供了一种通过自动化整理包装袋提高工作效率的理袋机及其理袋方法。

主权项：1.一种理袋机，包括：机架101；其特征在于：所述理袋机还包括：放置平台102，设于所述机架101的前端，用于放置未整理的编织袋；分袋平台103，设于所述机架101的中端，用于分理编织袋；第一机械手104，设于所述机架101上，位于所述放置平台102与所述分袋平台103之间，用于将所述放置平台102上的编织袋依次搬移至所述分袋平台103上；运输带105，设于所述分袋平台103上，用于运输编织袋；理袋平台106，设于所述机架101的后端；第二机械手，设于所述机架101上，位于所述分袋平台103与所述理袋平台106的上方，用于将分袋平台103上的编织袋运输至理袋平台106上后再整理所述理袋平台106上的编织袋；其中，所述理袋平台106上设有多个用于检测编织袋状态的相机；所述的一种理袋机的理袋方法，包括以下步骤：S1、通过相机对放置于理袋平台上的编织袋进行图像信息采集；S2、对采集到编织袋的图像进行预处理；S3、根据预处理得到的图片进行编织袋实时图像检测；S4、根据图形检测结果，第二机械手和理袋平台运动，整理编织袋；所述图像检测包括检测编织袋朝向、检测编织袋是否摆放整齐和检测编织袋数量；所述检测编织袋朝向和检测编织袋是否摆放整齐是利用改进YOLOv5网络进行，YOLOv5网络的改进包括：使用wiou损失函数：假定锚框为B＝[x,y,w,h]，目标框为Bgt＝[xgt,ygt,wgt,hgt]，wiou的计算公式如下： LWloUv1＝RWloULloU； 其中，Wi，Hi为两个框重叠部分的尺寸，Wg，Hg为最小包围框的尺寸，α为权重系数，v为两个框长宽比指标的相似性计算；x,y,w,h分别为锚框的中心点的横纵坐标、锚框的宽和高，xgt,ygt,wgt,hgt分别为预测框的中心点的横纵坐标、锚框的宽和高，Wg，Hg为最小包围框的尺寸，上标*表示将Wg，Hg从计算图中分离，将其从变量变为常量，防止RWloU产生阻碍收敛的梯度；使用通道注意力：首先，利用全局平均池化将通道全局空间信息转化为通道描述符： 其中，Xc表示第c个通道Xc在i，j位置的值，Hp为全局池化函数，特征图的大小从C×H×W变成C×1×1，为了得到不同通道的不同权值，特征随后通过两个卷积层和sigmoid，ReLu激活函数：CAc＝σConvδConvgc：式中，σ是sigmod函数，δ是ReLU函数；最后按元素的顺序将输入Fc与通道CAc的权值进行对应元素相乘所述改进YOLOv5网络的训练包括以下步骤：a、构建数据集：采集若干数量的正向和倒向的编织袋图像，进行标注，将标注好的数据集划分，得到具有上方向和侧方向的数据集，上方向数据集中训练集和验证集，比例为一比一；b、将数据集输送到YOLOv5网络中进行预训练，获取预训练权重；c、使用获取到的预训练权重，再次将数据集输送到改进后的YOLOv5网络中进行训练；d、编写脚本，统计在不同阈值下验证集的准确率，设定低于阈值的为倒向编织袋，否则为正向编织袋；e、测试出在最高准确率下的阈值。

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