基于级联卷积网络的烟支外观检测系统

针对烟支在生产过程中可能出现的黑点、油渍、刺破、夹沫、褶皱、缺嘴、烟支长短不一等缺陷，提出一种基于深度学习的烟支图像对比分析方法。对烟支中的水松纸区域，基于级联卷积网络，搭建了一种满足现场需求的最佳权重分布的神经网络分类模型；对烟支中的卷烟纸区域，采用高低值的模型比对算法，两者相结合大幅提高了烟支检测的实时性和准确性；同时引入了多尺度的时空特征，利用图像序列实现了帧间前后烟支缺陷信息的关联标记，将剔除轮的烟支剔除率降低了约2/3。在自建烟支数据集的基础上，搭建的分类模型准确率较ResNet-18提高了8.64个百分点，较紧固件缺陷自动检测（ADDF）算法和自动织物缺陷检测（AFDD）算法提高了7个百分点以上。