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摘要：本发明公开了一种基于深度学习的烟包缺支检测方法，属于烟包缺支检测技术领域，通过烟包缺支检测系统完成烟包缺支状态的在线智能识别与分类，具体包括如下步骤：采集样本烟包滤嘴侧图像；采用图像处理技术，对取得的烟包滤嘴侧图像进行数据增强，扩充样本数据；根据样本数据，基于Keras框架和DenseNet轻量级卷积神经网络训练滤嘴侧分类模型；通过本地和Web两种检测方式调用滤嘴侧分类模型，实时采集待检测烟包滤嘴侧图像，进行烟包缺支判决。本发明采用基于深度学习模型的烟包缺支在线检测算法，对比传统的图像算法，检测准确性高，鲁棒性强；发布的RESTful接口，可以充分利用有限的GPU硬件资源，同时扩展深度学习模型的应用场景。
主权项：1.一种基于深度学习的烟包缺支检测方法，其特征在于，通过烟包缺支检测系统完成烟包缺支状态的在线智能识别与分类；所述烟包缺支检测系统包括图像采集组件、上位机软件、Web服务器；所述烟包缺支检测方法具体包括如下步骤：S1.通过图像采集组件采集样本烟包滤嘴侧图像，并传输给上位机软件；S2.采用图像处理技术，对取得的烟包滤嘴侧图像进行数据增强，扩充样本数据；S3.根据样本数据，基于Keras框架和DenseNet轻量级卷积神经网络训练滤嘴侧分类模型，生成深度学习滤嘴缺支缺陷检测模型文件；S4.上位机软件加载深度学习滤嘴缺支缺陷检测模型文件和预设的缺陷等级类别文件，对图像采集组件采集的待检测烟包滤嘴侧图片，实时判别烟包缺支缺陷是否存在及缺陷等级；S5.同步发布RESTful接口，Web服务器通过调用深度学习滤嘴缺支缺陷检测模型，对通过HTTP协议传入的烟包滤嘴侧图片，以JSON数据格式给出烟包缺支缺陷是否存在及缺陷等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种基于深度学习的烟包缺支检测方法
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