基于机器视觉和深度学习的烟梗识别方法
Journal of Computer Applications（2022）
摘要
烟梗由于质地和燃烧特性与烟叶不同,在燃烧过程中会产生刺激性气味,进而对人体产生更大的危害.但目前业内对烟卷中烟梗的检测方法仍然停留在人工检测阶段,该方式不仅会对烟卷进行破坏,而且基于人为要素的判断降低了检测准确性及效率.提出了一种基于机器视觉的无损检测方法.该方法首先利用X射线照射烟卷获得透视图像并对其进行人工标注;然后由人工标注样本自动扩充大量伪标注样本并利用所提指标进行筛选,确定最终的扩充样本;最后将人工标注样本和扩充样本一起用于深度烟梗分类网络的预训练和微调.通过在所提XIC-20数据集上的实验验证,可以实现96％以上的烟梗检测精度,验证所提方法的有效性.
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