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基于计算机视觉和机器学习的真伪卷烟包装鉴别 被引量：24
1
作者 钟宇 徐燕 +5 位作者 刘德祥 王宏强 李晓辉 周明珠 董浩 邢军 《烟草科技》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期83-92,共10页
为解决人工鉴别真伪卷烟效率低、主观性强等问题,基于计算机视觉和机器学习建立了一种真伪卷烟包装鉴别模型。利用计算机视觉对卷烟包装进行图像处理和特征向量提取,分别以相似性度量模型、机器学习模型对特征向量进行分类并判定卷烟真... 为解决人工鉴别真伪卷烟效率低、主观性强等问题,基于计算机视觉和机器学习建立了一种真伪卷烟包装鉴别模型。利用计算机视觉对卷烟包装进行图像处理和特征向量提取,分别以相似性度量模型、机器学习模型对特征向量进行分类并判定卷烟真伪。相似性度量模型采用曼哈顿距离模型进行分类,并对高斯双边滤波函数进行了参数优化;机器学习模型则以图像分块为基础,确定最优分块数量和面积。以“中华(软)”“玉溪(软)”“钻石(荷花)”3个卷烟品牌共603个真伪样品为对象,分别采用两种模型进行判定,结果表明:相似性度量模型在“玉溪(软)”样品测试集的准确率为96.17%;机器学习模型在“中华(软)”“玉溪(软)”“钻石(荷花)”3个样品测试集的准确率分别为98.99%、96.61%和100%。机器学习模型与相似性度量模型相比较,具有较好的迁移能力和鲁棒性,适用于卷烟真伪鉴别样品量大、品类多、图像复杂等情况。该方法可为提高真伪卷烟鉴别效率和准确率提供技术支持。 展开更多
关键词 卷烟包装 真伪鉴别 计算机视觉 机器学习 相似性 分类模型
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基于残差神经网络的烟丝类型识别方法的建立 被引量：12
2
作者 钟宇 周明珠 +7 位作者 徐燕 刘德祥 王宏强 董浩 禹舰 李晓辉 杨进 邢军 《烟草科技》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期82-89,共8页
为快速、准确地识别叶丝、梗丝、膨胀叶丝、再造烟叶丝等烟丝类型,利用各类烟丝图像特征差异,以残差神经网络为基础构建了识别模型,并对模型的预训练权值、优化算法、学习率等超参数进行了研究,结果表明:①基于残差神经网络的识别方法... 为快速、准确地识别叶丝、梗丝、膨胀叶丝、再造烟叶丝等烟丝类型,利用各类烟丝图像特征差异,以残差神经网络为基础构建了识别模型,并对模型的预训练权值、优化算法、学习率等超参数进行了研究,结果表明:①基于残差神经网络的识别方法可以有效识别4种类型烟丝,相比基于卷积神经网络的识别方法,模型具有更高的识别率、泛化能力与鲁棒性。②较优超参数对模型的训练速度及表现影响显著,通过训练得到的模型在测试集上的准确率及召回率均高于96%,且与训练集表现差异较小。该方法可为提高烟丝类型识别效率和准确性提供支持。 展开更多
关键词 烟丝类型 识别 残差神经网络 卷积神经网络 学习率
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烟草行业质量数据利用现状及应用需求分析 被引量：4
3
作者 钟宇 董浩 +6 位作者 邢军 徐燕 胡兴锋 赵朋贤 周明珠 禹舰 杨进 《烟草科技》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期104-112,共9页
为了解烟草行业质量数据分析利用现状以及应用需求,选取卷烟、烟叶、烟用材料等12类产品对行业重点工商企业质量检测机构开展调研。结果表明:①行业质量数据分布层级清晰,数据量大,覆盖率高,能够满足大数据分析需求;②主要采用传统描述... 为了解烟草行业质量数据分析利用现状以及应用需求,选取卷烟、烟叶、烟用材料等12类产品对行业重点工商企业质量检测机构开展调研。结果表明:①行业质量数据分布层级清晰,数据量大,覆盖率高,能够满足大数据分析需求;②主要采用传统描述性统计方式完成数据分析,数据分析需求集中在卷烟产品的质量状况、质量趋势和预测、实验室能力水平和资源配置情况等方面;③数据分布分散且孤立,信息化系统多且系统间协同性差是存在的主要问题。在构建行业质量大数据时要重点围绕质量数据库建设、数据标准体系制定、大数据分析技术应用、数据共享与安全以及技术人才培养等方面开展工作。该研究可为充分利用质量数据资源提升卷烟产品质量提供支持。 展开更多
关键词 烟草行业 卷烟 质量大数据 标准体系 数据分析 应用需求
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造纸法再造烟叶的添加对卷烟产品主流烟气指标的影响研究 被引量：4
4
作者 关斌 张常记 +4 位作者 刘德祥 徐淑浩 常宇 叶茵 李强 《农产品加工》 2021年第6期23-25,共3页
在某烟草品牌的某卷烟配方中按不同比例添加造纸法再造烟叶,开展主流烟气指标分析,研究影响趋势;选取2种HH牌号卷烟产品,对添加造纸法再造烟叶前后的主流烟气指标开展对比分析,研究影响程度。检测结果表明,添加造纸法再造烟叶后,卷烟样... 在某烟草品牌的某卷烟配方中按不同比例添加造纸法再造烟叶,开展主流烟气指标分析,研究影响趋势;选取2种HH牌号卷烟产品,对添加造纸法再造烟叶前后的主流烟气指标开展对比分析,研究影响程度。检测结果表明,添加造纸法再造烟叶后,卷烟样品主流烟气在总粒相物中水分和一氧化碳含量等指标方面变化不明显,在烟气烟碱量、焦油量和抽吸口数的指标方面均比对照样品低,且随着添加比例的增加呈逐步降低的趋势;对比添加造纸法再造烟叶前后2种卷烟试验样品,添加后的样品烟气烟碱量分别降低了9.75%,9.77%;焦油量分别降低了8.76%,5.22%。 展开更多
关键词 造纸法再造烟叶 卷烟产品 主流烟气指标
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基于深度神经网络的卷烟燃烧锥落头检测和分类识别 被引量：1
5
作者 钟宇 周建良 +7 位作者 徐燕 刘德祥 王宏强 徐羽鹏 周明珠 董浩 刘勇 胡清源 《烟草科技》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期96-101,共6页
为提高卷烟质量评价过程中燃烧锥落头倾向的判断效率和准确性,构建了卷烟燃烧锥落头检测和分类识别模型。测试了100种市售卷烟的燃烧锥落头倾向,对收集的卷烟燃烧锥图像进行缺陷剔除、分类标注以及特征增强或减弱等处理后分别建立落头... 为提高卷烟质量评价过程中燃烧锥落头倾向的判断效率和准确性,构建了卷烟燃烧锥落头检测和分类识别模型。测试了100种市售卷烟的燃烧锥落头倾向,对收集的卷烟燃烧锥图像进行缺陷剔除、分类标注以及特征增强或减弱等处理后分别建立落头检测数据集和落头分类识别数据集;选取ResNet、MobileNet和ViT(Vision Transformer)作为主干网络建立3个深度神经网络模型,利用燃烧锥落头图像对模型进行训练,并采用精确率(P)、召回率(R)、f1分数以及模型容量对模型表现进行评估。结果表明:①3个模型均能较好地进行落头检测(模型损失值L<0.05,P>99%,R>99%),但ViT模型在落头分类识别测试集上的损失值一直未能收敛,不适用于落头分类识别(P=86.05%,R=76.04%);②基于f1分数和模型容量优选出的MobileNet模型具有准确度高、运算速度快等优势,对落头检测和落头分类识别的平均精确率分别为99.64%和89.50%。该方法可为研究卷烟表观燃烧性能提供支持。 展开更多
关键词 卷烟 燃烧锥 落头倾向 深度神经网络 模型评估
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地理气候因素对卷烟烟气气溶胶的影响
6
作者 关斌 叶茵 +5 位作者 刘德祥 李强 徐淑浩 李慕颜 陈杰 张霞 《农产品加工》 2021年第22期66-68,71,共4页
探讨了卷烟烟气气溶胶的组成成分及形成机制,阐述了气溶胶的物理特性,并重点介绍了地理气候条件因素对卷烟烟气气溶胶及卷烟主流烟气焦油释放量的影响。
关键词 卷烟烟气 气溶胶 气候条件 焦油释放量
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