基于深度学习的卷接机组质量缺陷优化系统  

作　　者：邓超[1] 于亮 陈靖洋 严潇 

机构地区：[1]上海烟草集团有限责任公司天津卷烟厂,天津300163 [2]北京天工智造科技有限公司,北京100085

出　　处：《设备管理与维修》2024年第16期162-165,共4页Plant Maintenance Engineering

摘　　要：加装了烟支外观缺陷剔除装置的卷接机组可以做到对烟支外观缺陷进行实时剔除,但是对于缺陷的分类却不能做到完整的分类,并且无法对缺陷数据进行进一步的分析。使用YOLOv5s预训练模型在烟支外观数据上进行微调后,通过设计一种基于深度学习的卷接机组质量缺陷优化系统,对实时保存下来的烟支图片进行准实时的自动识别、分类;对外观缺陷数据进行进行归集、整合分析;将结果通过预警的形式发送到挡车工的操作界面,实现了由挡车工完成过程质量的人工闭环管理。

关 键 词：卷接机组 外观缺陷 优化 深度学习 

分 类 号：TS43[农业科学—烟草工业]