基于卷积神经网络的异型卷烟分拣优化算法研究  

作　　者：王建树 张南方 徐方 王宝山 梁凯 付甜甜 骆柯乐 杨春梦 

机构地区：[1]中国烟草总公司湖北省公司物流管理处,湖北武汉430033 [2]湖北省烟草公司孝感市公司物流配送中心,湖北孝感432000 [3]湖北工程学院计算机与信息科学学院,湖北孝感432000

出　　处：《湖北工程学院学报》2024年第6期82-87,共6页Journal of Hubei Engineering University

基　　金：中国烟草总公司湖北省公司科技创新项目(HBYC-BD-KJ(DZ)-004)。

摘　　要：异型卷烟分拣是烟草物流配送中的一个重要环节,对提高异型卷烟的配送和销售效率具有重要意义。针对当前异型卷烟分拣技术中存在的分拣效率低、误识别率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的分拣优化算法。通过构建并训练适用于异型卷烟分拣任务的深度学习模型,结合优化理论和图像识别技术,该模型能够高效、准确地识别并区分不同类型的异型卷烟。基于上述模型设计了异型卷烟的分拣优化算法,算法包括分拣优化和包装优化两个阶段。仿真实验表明,该算法显著提升异型卷烟的分拣效率,提高了异型卷烟分拣的自动化水平。

关 键 词：异型卷烟 分拣优化 卷积神经网络 模型训练 分拣效率 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]