【摘 要】
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烟草行业的竞争力主要由产品质量和知名度构成。香烟盒中烟支缺陷的情况与香烟质量有着密不可分的联系,如果销售出的香烟盒中存在有缺陷的烟支则认为该香烟的质量存在问题,因此对缺陷烟支的识别是提升香烟质量的有效途径。随着图像处理技术以及机器学习技术的发展,通过机器对缺陷烟支的检测识别已成为趋势。针对使用机械式、光电式、传统目标检测的烟支缺陷检测方法造成的耗时、成本高、检测类别少、检测精度低等问题和基于深度学
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烟草行业的竞争力主要由产品质量和知名度构成。香烟盒中烟支缺陷的情况与香烟质量有着密不可分的联系,如果销售出的香烟盒中存在有缺陷的烟支则认为该香烟的质量存在问题,因此对缺陷烟支的识别是提升香烟质量的有效途径。随着图像处理技术以及机器学习技术的发展,通过机器对缺陷烟支的检测识别已成为趋势。针对使用机械式、光电式、传统目标检测的烟支缺陷检测方法造成的耗时、成本高、检测类别少、检测精度低等问题和基于深度学习现有算法无法满足实时性要求的问题,本论文主要研究工作包含以下几点:（1）烟支图像采集。采用CCD图像传感器、LED光源、1.1英寸F2.8/35镜头对烟支进行图像拍摄,烟丝端相机安装拍摄角度小于57.4°,滤嘴端拍摄角度与滤嘴保持水平。根据国家烟支外观缺陷的标准使用Make Sense对烟支图像进行数据标注。（2）检测模型改进。在YOLOv5模型的基础上,引入Mobile Net V3网络、改进Mobile Net V3的网络层数和步长、在Shuffle Net V2基础上更改3x3 DWConv并修改激活函数、引入Stem Block结构、Focus结构,构建5种新的主干网络,使用相同的数据集,对烟支缺陷检测模型使用检测精度（m AP）和检测速度（FPS）进行模型评估。实验结果表明Mobile Net V3系列的烟支缺陷检测在检测速度上优于YOLOv5模型,但仍未达到实时性的要求,且检测精度相比YOLOv5下降。Shuffle Net系列的烟支缺陷检测模型满足实时性的要求,其中Shuffle Net V2＿1-Stem Block-YOLOv5模型和Shuffle Net V2＿1-Focus-YOLOv5模型的检测精度还优于YOLOv5。（3）烟支缺陷检测系统。使用Py Qt5设计了烟支缺陷检测系统。该系统为用户提供七项功能:登录、注册、选择检测模型、上传检测图片、调整模型参数、显示结果以及保存检测结果。
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