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申请/专利权人：南京文采工业智能研究院有限公司
申请日：2024-01-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118237292A
主分类号：B07C5/34
分类号：B07C5/34;B07C5/02;B07C5/36
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于目标检测的外包装拉线检测方法、系统和装置，涉及烟包包装及人工智能技术领域。该基于目标检测的条盒外观检测装置包括图像采集设备、补光设备、控制设备和剔除设备，所述补光设备和图像采集设备、剔除设备与控制设备电连接，所述补光设备包括用于照射透明拉线的拉线补光设备和用于提升亮度的普通补光设备，所述图像采集设备包括用于拍摄透明拉线和其他外观的图像采集设备；该系统部署在所述装置的控制设备中，当烟包经过所述装置并被感知后，控制补光设备和图像采集设备采集拉线和其他外观图像，并对图像进行基于人工智能的目标检测算法和异常检测算法进行分析，判断为缺陷后，控制剔除设备将待检测对象剔除。该方法为所述系统收到待检测对象的图片后进行判断的具体过程。本发明将待检测对象微弱的拉线特征增强为明显的灰度对比特征，同时利用人工智能技术更为精确的识别出拉线，进而提高整个装置的识别可靠性，提升检出率降低漏检率，可靠检测条盒外观。
主权项：1.一种基于目标检测的外包装拉线检测方法，其特征在于，包括九个步骤：第一步，选择实际检测图像作为训练素材，上传到系统中。第二步，在所述素材图片中标注出素材图像中的类别1待检目标区域和类别2待检目标区域。第三步，使用深度神经元网络开始对所述标注好的素材图片集合进行拉线检测参数训练，得到拉线检测算法模型。第四步，加载训练好的所述拉线检测模型。第五步，对更多的输入图像使用所述模型进行计算，得到类别1备选目标的位置信息、置信度值和类别2备选目标的区域信息、置信度值。第六步，分别使用类别1置信度阈值C1和类别2置信度阈值C2，对所述的两个类别备选目标进行判断，保留超过阈值的目标。第七步，判断所述类别1目标和类别2目标数量，如果每一个类别的目标数量为1个，则获取两个目标的位置信息，计算位置矩形框的中心X坐标。第八步，计算所述两个中心坐标在X方向上的差值的绝对值Dx。第九步，如果所述差值Dx大于错牙阈值D0，则所述输入图像判定为″缺陷″。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京文采工业智能研究院有限公司 一种基于目标检测的外包装拉线检测方法和系统
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