[发明专利]基于深度学习的卷烟识别分拣方法及其卷烟识别分拣装置

摘要

本发明提供一种基于深度学习的卷烟识别分拣方法及其卷烟识别分拣装置，本发明的方法包括如下步骤：启动整个卷烟识别分拣装置，图像采集器处于待命状态；图像采集器开始采集图像，然后将采集到的图像进行压缩编码，并将其传送至图像识别系统中；图像识别系统中，将采集到的条烟图像输入到卷积神经网络中，得到的输出为条烟的种类；确认客户所需的条烟的品牌以及数量是否符合，当所有订单分拣完成，系统关闭。本发明解决了现有的卷烟识别分拣方法的工作量大、识别精度不高的问题。

主权项

1.基于深度学习的卷烟识别分拣方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：启动整个卷烟(3)识别分拣装置，图像采集器处于待命状态；步骤2：当卷烟(3)位于图像采集器下方时，图像采集器开始采集图像；步骤3：将采集到的图像进行压缩编码，并将其传送至图像识别系统(5)中；步骤4：图像识别系统(5)中，将采集到的条烟图像输入到卷积神经网络中，得到的输出为条烟的种类；步骤5图像识别系统(5)调出数据库的其中一个订单，确认客户所需的条烟的品牌以及数量是否符合，如果符合则进入步骤6；如果不符合订单要求，则停止分拣，并立即更正错误条烟，待错误纠正后，返回步骤3；步骤6：检测步骤5中获取的订单分拣是否完成，如果没有完成则回到步骤3，如果完成，则再次调出下一个订单；当所有订单分拣完成，系统关闭。