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公开(公告)号：CN115019090A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210602092.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 河南中烟工业有限责任公司 , 郑州轻工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/50 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的烟叶包装箱内夹层纸板检测方法，本发明的主要设计构思在于，通过不同颜色的分布特征，使用改进的神经网络模型进行烟箱内特定区域的特征提取，从而实现在不同场景下的烟叶和内夹层纸板的准确识别。具体地，将残差神经网络加入注意力机制，并基于增强后的待处理图像引入HSV颜色空间转换机制，以满足对烟厂流水线上烟叶包装箱内夹层板的图像识别需求，解决了烟厂机器人操作前无法准确判断处理时机以及操作后的结果无法实现反馈验证的问题。本发明应用在实际生产过程中，能够可靠剔除烟叶图像特征而保留黄纸板区域并进行相应特征提取及识别检测，从而有效提高了针对烟叶箱内易混淆目标的识别判断精度。
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公开(公告)号：CN114897827A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210507905.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 河南中烟工业有限责任公司 , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的烟叶包装箱状态检测方法，对烟叶包装箱进入机械臂操作范围、执行拆箱作业以及作业完成后的状态，提出全面的整体闭环检测机制。具体地，通过烟叶包装箱未进入机械臂作业环境、正在进入作业环境、就位、作业中以及完成作业离开作业环境的全过程中不同阶段状态进行图像采集，并在不同阶段采用前后重合度比对、边缘斜率检测、深色像素点提取统计等具有针对性的处理手段实现对各阶段状态的精准识别。本发明基于机器视觉技术，按阶段以不同策略考察烟叶包装箱在机器人区域的图像并进行状态过程分析，有效规避了人工判定的诸多弊端，进而能够可靠地协助机器人准确执行烟叶包装箱操作，显著提升生产效率。
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公开(公告)号：CN115019090B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210602092.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 河南中烟工业有限责任公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/50 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的烟叶包装箱内夹层纸板检测方法，本发明的主要设计构思在于，通过不同颜色的分布特征，使用改进的神经网络模型进行烟箱内特定区域的特征提取，从而实现在不同场景下的烟叶和内夹层纸板的准确识别。具体地，将残差神经网络加入注意力机制，并基于增强后的待处理图像引入HSV颜色空间转换机制，以满足对烟厂流水线上烟叶包装箱内夹层板的图像识别需求，解决了烟厂机器人操作前无法准确判断处理时机以及操作后的结果无法实现反馈验证的问题。本发明应用在实际生产过程中，能够可靠剔除烟叶图像特征而保留黄纸板区域并进行相应特征提取及识别检测，从而有效提高了针对烟叶箱内易混淆目标的识别判断精度。
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公开(公告)号：CN114897827B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210507905.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 河南中烟工业有限责任公司 , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的烟叶包装箱状态检测方法，对烟叶包装箱进入机械臂操作范围、执行拆箱作业以及作业完成后的状态，提出全面的整体闭环检测机制。具体地，通过烟叶包装箱未进入机械臂作业环境、正在进入作业环境、就位、作业中以及完成作业离开作业环境的全过程中不同阶段状态进行图像采集，并在不同阶段采用前后重合度比对、边缘斜率检测、深色像素点提取统计等具有针对性的处理手段实现对各阶段状态的精准识别。本发明基于机器视觉技术，按阶段以不同策略考察烟叶包装箱在机器人区域的图像并进行状态过程分析，有效规避了人工判定的诸多弊端，进而能够可靠地协助机器人准确执行烟叶包装箱操作，显著提升生产效率。
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