基于机器视觉的烟草在线检测技术研究进展
摘要
烟草行业高端产品规模的扩大与消费者对产品质量需求的提高，给烟草在线检测技术带来了巨大挑战。针对烟草生产过程中烟丝异物难以剔除，影响卷烟口感、烟草叶片病情害种类繁多且病情复杂、卷烟外包装瑕疵难以识别等问题，传统人工在线检测方法效率低下，且正确率难以保证，无法适应我国烟草行业的高质量发展。在阐明基于机器视觉的烟草在线检测原理的基础上，围绕视觉检测原理和深度学习模型两个方面系统地阐述烟草在线检测技术的研究现状与最新进展，结合现有典型应用分析不同视觉模型以及深度学习模型检测方法的优越性和局限性，进而探讨基于机器视觉的烟草在线检测技术的发展趋势和前景。
引用本文（GB/T 7714）
吴玉生 Wu Yusheng, 李安虎 Li Anhu, 万亚明 Wan Yaming, 等. 基于机器视觉的烟草在线检测技术研究进展[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.
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