【摘 要】
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烟叶分级是烟草加工工艺流程中的首要环节,为了满足烟叶分级高效率高精度的要求,突破人工分级的瓶颈,对烟叶智能分级技术的研究势在必行。烟叶智能分级基于对图像的识别和分类,由于近年目标检测在图像的识别和检测任务中效果突出,将目标检测技术应用到烟叶智能分级识别中,可以有效提高对烟叶分级的精度和效率。但是目前的烟叶智能分级技术都局限于对单片烟叶的分级识别,且在单片烟叶的检测和识别上并不能完全替代人工分级,为
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烟叶分级是烟草加工工艺流程中的首要环节,为了满足烟叶分级高效率高精度的要求,突破人工分级的瓶颈,对烟叶智能分级技术的研究势在必行。烟叶智能分级基于对图像的识别和分类,由于近年目标检测在图像的识别和检测任务中效果突出,将目标检测技术应用到烟叶智能分级识别中,可以有效提高对烟叶分级的精度和效率。但是目前的烟叶智能分级技术都局限于对单片烟叶的分级识别,且在单片烟叶的检测和识别上并不能完全替代人工分级,为解决这一问题,业界提出了对多片散放烟叶同步进行分级识别的需求,其中就包括对烟叶部位的识别。因此对烟叶智能分级识别中对多片散放烟叶同步进行部位识别的问题的研究具有重要的经济意义和应用价值。本文提出基于改进Mask R-CNN的多片烟叶部位识别模型,用于对烟叶分级过程中对多片烟叶的同步识别,构建了改进模型,实现了对烟叶部位识别精度和效率的优化,并通过对比实验验证了改进方法的有效性,最后设计基于改进Mask R-CNN的多片烟叶部位识别原型系统,具体工作如下:（1）构建了多片烟叶部位识别数据集。通过构建烟叶采集平台,在避免光照等因素干扰的情况下拍摄多片烟叶图像,然后对采集到的烟叶图像经过预处理得到满足条件的图像,最后经人工标注、数据增强得到多片烟叶部位识别数据集,用于模型训练及验证。（2）针对原始Mask R-CNN预设锚点大小、比例固定导致模型检测速度和精度不高的问题,提出基于K-means聚类改进Mask R-CNN的多片烟叶部位识别模型。使用K-means聚类对本文多片烟叶数据集中已标注的锚点数据进行计算,生成更适用于烟叶特性的锚点比例和大小。通过在自制多片烟叶图像数据集上进行对比实验,实验结果表明基于K-means聚类改进Mask R-CNN的多片烟叶部位识别模型相比于原始Mask R-CNN检测速度提升了13ms,且模型精度提升了3.45%,检测性能更佳。（3）针对特征提取过程中对特征信息学习的不充分,导致模型消耗和影响检测性能的问题,提出了基于注意力机制改进Mask R-CNN的多片烟叶部位识别模型。在Mask R-CNN特征金字塔网络阶段嵌入包含通道注意力和空间注意力的CBAM注意力机制,有效加强了网络内部的信息流动。通过在自制多片烟叶图像数据集上进行对比实验,基于注意力机制改进Mask R-CNN的模型精度为95.85%,同时基于K-means聚类和注意力机制改进Mask R-CNN的模型精度为96.78%,具有较高的检测性能。（4）基于改进Mask R-CNN的多片烟叶部位识别原型系统设计,结合实际需求对系统设计及测试,具备一定的可行性。
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