CN111213900A - 烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法 - Google Patents
烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111213900A CN111213900A CN202010168640.9A CN202010168640A CN111213900A CN 111213900 A CN111213900 A CN 111213900A CN 202010168640 A CN202010168640 A CN 202010168640A CN 111213900 A CN111213900 A CN 111213900A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tobacco
- image
- stage
- curing
- flue
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A24—TOBACCO; CIGARS; CIGARETTES; SIMULATED SMOKING DEVICES; SMOKERS' REQUISITES
- A24B—MANUFACTURE OR PREPARATION OF TOBACCO FOR SMOKING OR CHEWING; TOBACCO; SNUFF
- A24B3/00—Preparing tobacco in the factory
- A24B3/10—Roasting or cooling tobacco
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D27/00—Simultaneous control of variables covered by two or more of main groups G05D1/00 - G05D25/00
- G05D27/02—Simultaneous control of variables covered by two or more of main groups G05D1/00 - G05D25/00 characterised by the use of electric means
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Manufacture Of Tobacco Products (AREA)
Abstract
本发明涉及烟草生成领域,提供一种烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法,其中系统包括:图像采集单元,PC端,图像智能分析单元和烤房控制设备;图像采集单元用于采集烟叶烤房内的烟叶图像;PC端用于将接收到的烟叶图像输送至图像智能分析单元,以供图像智能分析单元根据烟叶图像初次识别出所处的烤烟阶段;且PC端用于根据初次识别出的烤烟阶段输出相应的环境控制信息至烤房控制设备,以使烤房控制设备根据环境控制信息控制烟叶烤房内的温度和/或湿度;使得该系统烘烤出的烟叶质量得到提高,从而使得资源得到合理利用,提高其利用率。
Description
技术领域
本发明涉及烟草生成技术领域,尤其涉及一种烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法。
背景技术
在香烟制作流程中,最重要的一步是将采集的鲜烟叶进行烘烤,烟叶烘烤的品质基本决定了香烟的价值。在传统的烟叶烘烤工艺中,一般将烘烤过程中的烟叶按其主要特征(颜色,卷曲程度)分为三个大阶段,分别为变黄期,定色期,干筋期,每个大阶段又可以划分为更具体的小阶段(变黄前期,变黄中期,变黄中后期,变黄后期,定色前期,定色中期,定色后期,干筋前期,干筋中期,干筋后期),烟叶烘烤时烘烤温度的设定和烟叶所处的小阶段对应,比如变黄前期时设定烘烤温度为33度,定色中期时为48度,干筋后期是为68度。
在信息化,自动化技术高度发展的现代社会,烟叶烘烤却一直沿用人工监督的方法(将采集的烟叶捆绑固定在烤房中,烘烤工程师通过观察窗定时查看烟叶状态,基于此设定烤房内部的目标温度),该方式不但给烘烤工程师带来过大的工作负担,而且由于烘烤工程师的经验,技术水平参差不齐,大量烘烤的烟叶质量未达到品质较佳状态,导致经济损失和资源的浪费。
发明内容
本发明实施例提供一种烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法,用以解决现有技术中烟叶烘烤品质不佳、从而导致经济损失和资源浪费的问题。
本发明实施例提供一种烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,包括:图像采集单元,PC端,图像智能分析单元和烤房控制设备;所述图像采集单元设置在烟叶烤房内,用于采集所述烟叶烤房内的烟叶图像;所述PC端分别与所述图像采集单元、所述图像智能分析单元和所述烤房控制设备相连,用于接收所述图像采集单元采集到的所述烟叶图像,并将所述烟叶图像输送至所述图像智能分析单元,以供所述图像智能分析单元根据所述烟叶图像初次识别出所处的烤烟阶段;且所述PC端用于根据初次识别出的烤烟阶段输出相应的环境控制信息至所述烤房控制设备;所述烤房控制设备设置在烟叶烤房内,用于根据所述环境控制信息控制烟叶烤房内的温度和/或湿度;其中,图像智能分析单元包括对图像进行预处理的图像预处理模块,基于烟叶图像和对应烤烟阶段训练而成的深度卷积神经网络特征提取器,以及基于烟叶特征和对应烤烟阶段训练而成的分类器;所述图像预处理模块用于消除图像采集过程中引入的噪声,修复图像失真的颜色,分割得到烟叶图像的关键前景区域;所述深度卷积神经网络特征提取器用于对输入的烟叶图像进行特征提取;所述分类器用于对提取的特征进行分类输出烟叶图像属于各烤烟阶段的概率,选择最大概率对应的烤烟阶段作为结果输出。
本发明实施例提供一种烟叶烘烤方法,包括:采集烟叶烤房内的烟叶图像;并根据所述烟叶图像初次识别出所处的烤烟阶段;根据初次识别出的所述烤烟阶段输出相应的环境控制信息;以及,根据所述环境控制信息控制烟叶烤房内的温度和/或湿度。
本发明实施例提供的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法,通过PC端接收采集的烟叶图像,且将该烟叶图像输送至图像智能分析单元进行识别,使得PC端可以根据识别的结果输出环境控制信息至烤房控制设备,进而使得烤房控制设备调节烤房内的温湿度,从而使得烘烤出的烟叶质量得到提高,从而使得资源得到合理利用,提高其利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统的一个优选实施例的结构框图;
图2为本发明烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统的另一优选实施例的结构框图;
图3为本发明实施例提供的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统中PC端的工作流程图;
图4为本发明实施例提供的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统中图像智能分析单元的工作流程图;
图5为本发明实施例提供的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统中移动终端的工作流程图;
图6为本发明实施例提供的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统中监控中心单元的工作流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接或彼此可通讯;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
图1示出了本发明烟叶烘烤的一个优选实施例,如图1所示,该烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,包括:图像采集单元,PC端,图像智能分析单元和烤房控制设备;所述图像采集单元设置在烟叶烤房内,用于采集所述烟叶烤房内的烟叶图像;所述PC端分别与所述图像采集单元、所述图像智能分析单元和所述烤房控制设备相连,用于接收所述图像采集单元采集到的所述烟叶图像,并将所述烟叶图像输送至所述图像智能分析单元,以供所述图像智能分析单元根据所述烟叶图像初次识别出所处的烤烟阶段;且所述PC端用于根据初次识别出的烤烟阶段输出相应的环境控制信息至所述烤房控制设备;所述烤房控制设备设置在烟叶烤房内,用于根据所述环境控制信息控制烟叶烤房内的温度和/或湿度;其中,图像智能分析单元包括对图像进行预处理的图像预处理模块,基于烟叶图像和对应烤烟阶段训练而成的深度卷积神经网络特征提取器,以及基于烟叶特征和和对应烤烟阶段训练而成的分类器;所述图像预处理模块的主要目的是消除图像采集过程中引入的噪声,修复由照明等因素导致的图像颜色失真,分割得到烟叶图片的关键前景区域;所述深度卷积神经网络特征提取器用于对输入的烟叶图像进行特征提取;所述分类器用于对提取的特征进行分类输出烟叶图像属于各烤烟阶段的概率,选择最大概率对应的烤烟阶段作为结果输出。其中,图像智能分析单元其分析采集的烟叶图像、返回与烟叶图像对应的烤烟阶段。当图像智能分析单元接收到烟叶图像后,首先对其进行预处理,然后使用训练完成的深度卷积神经网络特征提取器提取烟叶图像的图片特征,然后使用分类器(例:SVM,随机森林)对提取到的图片特征进行分类,输出烟叶图像处于每个烤烟阶段的概率,最后选择最大概率所对应的烤烟阶段作为结果输出。其中,深度卷积神经网络特征提取器使用烟叶图像和烟叶图像对应的烤烟阶段训练而成,分类器使用烟叶特征和与烟叶特征对应的各个烤烟阶段训练而成;且每张烟叶图片,每个烟叶特征和对应的各个烤烟阶段都是已知的数据,均由烘烤专家标注完成。
在烟叶图像输入图像智能分析单元时,首先对烟叶图像进行图像预处理,图像预处理的主要目的是消除图像采集过程中引入的噪声,修复由照明等因素导致的图像颜色失真,分割得到烟叶图片的关键前景区域。在将预处理后的烟叶图像输入深度卷积神经网络进行特征提取,以提高特征提取的正确度,从而提高整个体系的精确性。
具体地,图像采集单元与PC端相连,例如,二者可以通过USB接口相连;但也可以采用其他的连接方式,只要图像采集单元采集的烟叶图像能够输送至PC端即可(即,只要PC端可以接收图像采集单元采集的烟叶图像即可)。烤房控制设备与PC端相连,例如,二者也可以用个USB接口相连;但也可以采用其他的连接方式,只要PC端可以向烤房控制设备发送环境控制信息,从而控制烤房内部的温度和/或湿度即可。图像智能分析单元与PC端相连,例如,二者可以通过互联网接口相连;但也可以采用其他的连接方式,只要PC端可以将收到的烟叶图像输送至图像智能分析单元,以使图像智能分析单元可以根据该烟叶图像进行烤烟阶段分析即可。
图像采集单元可以是摄像头,也可以是其他图像采集设备,在本实施例中图像采集单元以摄像头为例进行举例说明,但并不用于限制本发明的保护范围。摄像头用于采集烘烤过程中烤房内的烟叶图像,PC端与该摄像头相连,可以控制该摄像头定时获取烤房内的烟叶图像,例如,根据烘烤阶段中每个烘烤小阶段(例如,烤烟阶段中的变黄前期,变黄中期,变黄中后期,变黄后期,定色前期,定色中期,定色后期,干筋前期,干筋中期,干筋后期)的持续时间,来确定摄像头每个多长时间获取一次烟叶图像;例如,摄像头每隔30秒、1分钟或10分钟定时获取一次烤房内的烟叶图像。
结合图3所示,PC端接收到图像采集单元采集的烟叶图像后,将其输送至图像智能分析单元。结合图4所示,图像智能分析单元接收到烟叶图像后,根据该烟叶图像识别出烤房内烟叶当前所处的烤烟阶段,且将识别出的烤烟阶段输送至PC端。PC端根据该识别出的烤烟阶段输出相应的环境控制信息至烤房控制设备,例如,若识别出的烤烟阶段为变黄前期,则此时环境控制信息中的温度控制信息可以设定为33°;若识别出的烤烟阶段为定色中期,则此时环境控制信息中的温度控制信息可以设定为48°;或者,若识别出的烤烟阶段为干筋后期,则此时环境控制信息中的温度控制信息可以设定为68°。若图像智能分析单元前后两次识别出的烤烟阶段是一样的结果,则PC端不会输出环境控制信息至烤房控制设备,即烤房控制设备不会改变烤房内的温度和湿度;若图像智能分析单元前后两次识别出的烤烟阶段不一致时,则PC端会根据最新识别出的烤烟阶段来输出环境控制信息至烤房控制设备。
随后,烤房控制设备根据接收到的环境控制信息来调节烤房内的温度和/或湿度,使得烤房内的温度和湿度达到当前烤烟阶段所需的温度和湿度。重复上述操作,直至整个烘烤阶段完成。若图像智能分析单元向PC端返回“结束烘烤阶段”,则整个烘烤过程结束,各单元和设备均停止工作,否则将继续进行上述操作。
在本实施例中,通过PC端接收采集的烟叶图像,且将该烟叶图像输送至图像智能分析单元进行识别,使得PC端可以根据识别的结果输出环境控制信息至烤房控制设备,进而使得烤房控制设备调节烤房内的温湿度,从而使得烘烤出的烟叶质量得到提高,从而使得资源得到合理利用,提高其利用率。
进一步地,烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,还包括:与所述图像智能分析单元相连的监控中心单元;所述图像智能分析单元将所述烟叶图像和所述烤烟阶段输送至所述监控中心单元,以便所述监控中心单元统计每次烘烤的时间、每个月烤房总共烘烤了多少次。
具体地,如图2所示,该烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统还可以包括监控中心单元,该监控中心单元与图像智能分析单元相连,例如,二者通过互联网接口相连,但二者还可以通过其他连接方式相连,只要二者能够相互传输数据即可。图像智能分析单元将接收到的烟叶图像和识别出的烤烟阶段输送至监控中心单元,则该监控中心单元可以统计出经历一个完整的烤烟过程需要多长时间,以及统计出每个月烤房总共进行了多少次烘烤。这些统计的数据可以作为后续生产需求的基础数据。
进一步地,烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,还包括:与所述监控中心单元相连的第一显示设备;所述第一显示设备用于显示所述烟叶图像和初次识别出的烤烟阶段,以供用户基于所述烟叶图像和初次识别出的烤烟阶段判断所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段是否正确。
具体地,如图2所示,该烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统还包括第一显示设备,且该第一显示设备与监控中心单元相连,例如,二者通过USB接口或互联网接口相连,或者,可以将第一显示设备集成在监控中心单元中,只要该第一显示设备可以显示出监控中心单元接受到的烟叶图像和烤烟阶段即可。结合图6所示,当监控中心单元接收到图像智能分析单元输送出的烟叶图像和烤烟阶段后,第一显示设备则显示出该烟叶图像和烤烟阶段,方便用户判断图像智能分析单元是否识别正确。即,用户可以基于该烟叶图像识别出烤烟阶段;之后,可将其自身识别出的烤烟阶段与接收到的图像智能分析单元识别出的烤烟阶段进行对比,若二者一致,则图像智能分析单元的识别结果正确,即图像智能分析单元正常运行,若二者不一致,则图像智能分析单元的识别结果错误,即图像智能分析单元运行出错。
在本实施例中,通过第一显示设备将监控中心单元接收到的烟叶图像和烤烟阶段显示出来,方便用户判断图像智能分析单元是否正常运行,进一步提高了该烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统的可靠性和稳定性。
进一步地,若判断出所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段错误,则用户通过触摸和点击所述第一显示设备将初次识别出的烤烟阶段修改为与再次识别出的烤烟阶段一致;且将修改后的烤烟阶段发送至所述图像智能分析单元,以使所述图像智能分析单元根据修改后的烤烟阶段对初次识别出的烤烟阶段进行修正。
具体地,若用户判断出图像智能分析单元运行失误,则用户可以通过该第一显示设备对图像智能分析单元识别出的烤烟阶段进行修改,即,用户可以通过触摸和点击该第一显示设备对图像智能分析单元识别出的错误的烤烟阶段进行修改,即将图像智能分析单元识别出的错误的烤烟阶段修改为与用户识别出的烤烟阶段一致,并在该第一显示设备上显示出修改后的正确的烤烟阶段。且将该修改后的正确的烤烟阶段输送至图像智能分析单元,以使图像智能分析单元根据修改后的正确的烤烟阶段对其自身识别出的错误的烤烟阶段进行修改,即使得第一显示设备、监控中心单元和图像智能分析单元三者的烤烟阶段一致。
在本实施例中,通过对图像智能分析单元识别出的错误的烤烟阶段进行修改,使得PC端可以根据修改后的正确的烤烟阶段来输出环境控制信息,进而使得烤房控制设备根据该环境控制信息准确的调节烤房内的温度和湿度;提高了整个烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统的适应性和延展性。
进一步地,所述烤房控制设备至少包括:加热部件、降温部件和湿度调节部件;所述加热部件、所述降温部件和所述湿度调节部件均与所述PC端相连;所述PC端输出的环境控制信息至少包括:与当前所处的烤烟阶段相对应的温度控制信息和湿度控制信息;所述加热部件和所述降温部件根据所述PC端输出的温度控制信息调节烟叶烤房内的温度;所述湿度调节部件根据所述PC端输出的湿度控制信息调节烟叶烤房内的湿度。
具体地,其中该环境控制信息至少包括与当前所处的烤烟阶段相对应的温度控制信息和湿度控制信息,当然该环境控制信息还可以包括其他环境因素,例如,光照强度、氧气含量和二氧化碳含量等,只是在本实施例中以环境控制信息包括温度控制信息和湿度控制信息为例进行说明,但并不用于限制本发明的保护范围。
当PC端输出与当前所处的烤烟阶段相对应的环境控制信息至烤房控制设备时,即PC端输出与当前所处的烤烟阶段相对应的温度控制信息和湿度控制信息至烤房控制设备,则该烤房控制设备中的加热部件和降温部件会根据该温度控制信息进行运行,湿度调节部件根据湿度控制信息进行运行。
若当前烤房内的温度低于烤房控制设备接收到的温度控制信息,加热部件开始运行以提高烤房内的温度,直至烤房内的温度达到温度控制信息为止;或者,若当前烤房内的温度高于烤房控制设备接收到的温度控制信息,降温部件开始运行以降低烤房内的温度,直至烤房内的温度将至温度控制信息为止。
若当前烤房内的湿度低于烤房控制设备接收到的湿度控制信息,湿度调节部件开始进行加湿操作,直至烤房内的湿度达到湿度控制信息中的湿度为止;或者,若当前烤房内的湿度高于烤房控制设备接收到的湿度控制信息,湿度调节部件开始进行排湿操作,直至烤房内的湿度降至湿度控制信息中的湿度为止。
进一步地,烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,还包括:与所述PC端相连的第二显示设备;所述第二显示设备用于显示所述PC端接收的所述图像采集单元采集到的烟叶图像。在该PC端连接一个显示设备,用于显示PC端接收到的烟叶图像,便于烤房现场的烘烤工程师查看烟叶图像。且用户还可以通过该第二显示设备来查看图像智能分析单元输送至PC端的烤烟阶段,即,PC端在接收到图像智能分析单元返回的烤烟阶段后会将其输送至第二显示设备进行显示,以供用户进行再次识别核查图像智能分析单元是否正常运行。若用户通过第二显示设备发现图像智能分析单元识别的烤烟阶段错误,则也可以通过PC端对错误的烤烟阶段进行修改,以使烤烟阶段与显示的烟叶图像相匹配;且修改后的烤烟阶段将由PC端发送至图像智能分析单元,即,第二显示设备、PC端和图像智能分析单元三者的烤烟阶段一致。
在本实施例中,提供了另一种供用户查看、核查烤烟阶段的方式,使得该系统多功能化,提高了该系统的智能化水平。
进一步地,烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,还包括:与所述图像智能分析单元相连的移动终端;所述图像智能分析单元将所述烟叶图像和所述烤烟阶段输送至所述移动终端,以供用户基于所述烟叶图像又一次识别出所处的烤烟阶段,将又一次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段进行对比;若又一次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段一致,则所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段正确;若又一次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段不一致,则所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段错误;若判断出所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段错误,则用户通过触摸和点击所述移动终端将初次识别出的烤烟阶段修改为与又一次识别出的烤烟阶段一致;且将修改后的烤烟阶段发送至所述图像智能分析单元,以使所述图像智能分析单元根据修改后的烤烟阶段对初次识别出的烤烟阶段进行修正。
具体地,图像智能分析单元提供了查询接口,方便移动终端通过该查询接口与图像智能分析单元相连,例如,二者通过互联网接口相连;则图像智能分析单元可以将烟叶图像和烤烟阶段输送至移动终端,方便用户远程观察烟叶烘烤状态,即,方便不在现场的烘烤工程师实时了解烟叶烘烤状态。则用户可通过该移动终端上显示的烟叶图像识别出烤烟阶段;之后,可将其自身识别出的烤烟阶段与移动终端上接收到的图像智能分析单元识别出的烤烟阶段进行对比,若二者一致,则图像智能分析单元的识别结果正确;若二者不一致,则图像智能分析单元的识别结果错误。
结合图5所示,若用户判断出图像智能分析单元的识别结果错误,则用户可以通过该移动终端对图像智能分析单元识别出的烤烟阶段进行修改,即,用户可以通过触摸和点击该移动终端对图像智能分析单元识别出的错误的烤烟阶段进行修改,即将图像智能分析单元识别出的错误的烤烟阶段修改为与用户识别出的烤烟阶段一致,并在该移动终端上显示出修改后的正确的烤烟阶段。且将该修改后的正确的烤烟阶段输送至图像智能分析单元,以使图像智能分析单元根据修改后的正确的烤烟阶段对其自身识别出的错误的烤烟阶段进行修改,即使得移动终端和图像智能分析单元的烤烟阶段一致。
在本实施例中,通过在烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统中增加移动终端,使得用户可以远程实现在移动终端上对图像智能分析单元识别出的错误的烤烟阶段进行修改,使得PC端可以根据修改后的正确的烤烟阶段来输出环境控制信息,进而使得烤房控制设备根据该环境控制信息准确的调节烤房内的温度和湿度;提高了整个烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统的适应性和延展性。
本发明还提供了一种利用上述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统的烟叶烘烤方法,包括:采集烟叶烤房内的烟叶图像;并根据所述烟叶图像初次识别出所处的烤烟阶段;根据初次识别出的所述烤烟阶段输出相应的环境控制信息;以及,根据所述环境控制信息控制烟叶烤房内的温度和/或湿度。
具体地,可以通过图像采集单元采集烟叶烤房内的烟叶图像,PC端接收到图像采集单元采集的烟叶图像后,将其输送至图像智能分析单元。图像智能分析单元接收到烟叶图像后,根据该烟叶图像识别出烤房内烟叶当前所处的烤烟阶段,且将识别出的烤烟阶段输送至PC端。PC端根据该识别出的烤烟阶段输出相应的环境控制信息至烤房控制设备。随后,烤房控制设备根据接收到的环境控制信息来调节烤房内的温度和/或湿度,使得烤房内的温度和湿度达到当前烤烟阶段所需的温度和湿度,进而使得烘烤出的烟叶质量较佳,提高资源利用率。
在本实施例中,通过根据采集烤房内的烟叶图像来识别烤房内当前所处的烤烟阶段,根据识别的烤烟阶段输出环境控制信息,进而根据该环境控制信息来调节烤房内的温湿度,从而使得烘烤出的烟叶质量得到提高,从而使得资源得到合理利用,提高其利用率。
进一步地,烟叶烘烤方法,还包括:用户根据采集的所述烟叶图像再次识别出所处的烤烟阶段,将再次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段进行对比;若再次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段不一致,则用户将初次识别出的烤烟阶段修改为与再次识别出的烤烟阶段一致;并根据修改后的烤烟阶段输出相应的环境控制信息。
具体地,用户可以通过移动终端上显示的烟叶图像识别出所处的烤烟阶段,也可以根据第一显示设备上显示的烟叶图像识别出所处的烤烟阶段,还可以通过第二显示上显示的烟叶图像识别出所处的烤烟阶段;这三种方式在上述实施例中均已进行描述,此处以用户可以通过移动终端上显示的烟叶图像识别出所处的烤烟阶段为例进行说明,但并不用于限制本发明的保护范围。之后,可将其自身识别出的烤烟阶段与接收到的图像智能分析单元识别出的烤烟阶段进行对比,若二者不一致,则图像智能分析单元的识别结果错误。随后,用户可以通过该移动终端对图像智能分析单元识别出的烤烟阶段进行修改,即,用户可以通过触摸和点击该移动终端对图像智能分析单元识别出的错误的烤烟阶段进行修改,即将图像智能分析单元识别出的错误的烤烟阶段修改为与用户识别出的烤烟阶段一致,并在该移动终端上显示出修改后的正确的烤烟阶段。且将该修改后的正确的烤烟阶段输送至图像智能分析单元,以使图像智能分析单元根据修改后的正确的烤烟阶段对其自身识别出的错误的烤烟阶段进行修改,即使得移动终端和图像智能分析单元的烤烟阶段一致。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,其特征在于,包括:图像采集单元,PC端,图像智能分析单元和烤房控制设备;
所述图像采集单元设置在烟叶烤房内,用于采集所述烟叶烤房内的烟叶图像;
所述PC端分别与所述图像采集单元、所述图像智能分析单元和所述烤房控制设备相连,用于接收所述图像采集单元采集到的所述烟叶图像,并将所述烟叶图像输送至所述图像智能分析单元,以供所述图像智能分析单元根据所述烟叶图像初次识别出所处的烤烟阶段;且所述PC端用于根据初次识别出的烤烟阶段输出相应的环境控制信息至所述烤房控制设备;
所述烤房控制设备设置在烟叶烤房内,用于根据所述环境控制信息控制烟叶烤房内的温度和/或湿度;
其中,图像智能分析单元包括对图像进行预处理的图像预处理模块,基于烟叶图像和对应烤烟阶段训练而成的深度卷积神经网络特征提取器,以及基于烟叶特征和对应烤烟阶段训练而成的分类器;所述图像预处理模块用于消除图像采集过程中引入的噪声,修复图像失真的颜色,分割得到烟叶图像的关键前景区域;所述深度卷积神经网络特征提取器用于对输入的烟叶图像进行特征提取;所述分类器用于对提取的特征进行分类输出烟叶图像属于各烤烟阶段的概率,选择最大概率对应的烤烟阶段作为结果输出。
2.根据权利要求1所述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,其特征在于,还包括:与所述图像智能分析单元相连的监控中心单元;
所述图像智能分析单元将所述烟叶图像和所述烤烟阶段输送至所述监控中心单元,以便所述监控中心单元统计每次烘烤的时间、每个月烤房总共烘烤了多少次。
3.根据权利要求2所述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,其特征在于,还包括:与所述监控中心单元相连的第一显示设备;
所述第一显示设备用于显示所述烟叶图像和初次识别出的烤烟阶段,以供用户基于所述烟叶图像和初次识别出的烤烟阶段判断所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段是否正确。
4.根据权利要求3所述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,其特征在于,用户基于所述烟叶图像再次识别出所处的烤烟阶段,将再次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段进行对比;
若再次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段一致,则所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段正确;若再次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段不一致,则所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段错误。
5.根据权利要求4所述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,其特征在于,若判断出所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段错误,则用户通过触摸和点击所述第一显示设备将初次识别出的烤烟阶段修改为与再次识别出的烤烟阶段一致;
且将修改后的烤烟阶段发送至所述图像智能分析单元,以使所述图像智能分析单元根据修改后的烤烟阶段对初次识别出的烤烟阶段进行修正。
6.根据权利要求1-5任一项所述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,其特征在于,所述烤房控制设备至少包括:加热部件、降温部件和湿度调节部件;
所述加热部件、所述降温部件和所述湿度调节部件均与所述PC端相连;所述PC端输出的环境控制信息至少包括:与当前所处的烤烟阶段相对应的温度控制信息和湿度控制信息;
所述加热部件和所述降温部件根据所述PC端输出的温度控制信息调节烟叶烤房内的温度;
所述湿度调节部件根据所述PC端输出的湿度控制信息调节烟叶烤房内的湿度。
7.根据权利要求1-5任一项所述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,其特征在于,还包括:与所述PC端相连的第二显示设备;
所述第二显示设备用于显示所述PC端接收的所述图像采集单元采集到的烟叶图像。
8.根据权利要求1所述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统,其特征在于,还包括:与所述图像智能分析单元相连的移动终端;
所述图像智能分析单元将所述烟叶图像和所述烤烟阶段输送至所述移动终端,以供用户基于所述烟叶图像又一次识别出所处的烤烟阶段,将又一次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段进行对比;
若又一次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段一致,则所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段正确;若又一次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段不一致,则所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段错误;
若判断出所述图像智能分析单元识别出的烤烟阶段错误,则用户通过触摸和点击所述移动终端将初次识别出的烤烟阶段修改为与又一次识别出的烤烟阶段一致;
且将修改后的烤烟阶段发送至所述图像智能分析单元,以使所述图像智能分析单元根据修改后的烤烟阶段对初次识别出的烤烟阶段进行修正。
9.一种利用权利要求1-8任一项所述的烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统的烟叶烘烤方法,其特征在于,包括:
采集烟叶烤房内的烟叶图像;并根据所述烟叶图像初次识别出所处的烤烟阶段;
根据初次识别出的所述烤烟阶段输出相应的环境控制信息;以及,根据所述环境控制信息控制烟叶烤房内的温度和/或湿度。
10.根据权利要求9所述的烟叶烘烤方法,其特征在于,还包括:
用户根据采集的所述烟叶图像再次识别出所处的烤烟阶段,将再次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段进行对比;
若再次识别出的烤烟阶段与初次识别出的烤烟阶段不一致,则用户将初次识别出的烤烟阶段修改为与再次识别出的烤烟阶段一致;并根据修改后的烤烟阶段输出相应的环境控制信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010168640.9A CN111213900B (zh) | 2020-03-12 | 2020-03-12 | 烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010168640.9A CN111213900B (zh) | 2020-03-12 | 2020-03-12 | 烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111213900A true CN111213900A (zh) | 2020-06-02 |
CN111213900B CN111213900B (zh) | 2022-01-25 |
Family
ID=70812514
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010168640.9A Active CN111213900B (zh) | 2020-03-12 | 2020-03-12 | 烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111213900B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113080500A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-09 | 深圳九章聚源人工智能科技有限公司 | 一种基于神经网络的烟叶烘烤方法、系统及其相关组件 |
CN114661077A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-06-24 | 云南省烟草公司玉溪市公司 | 一种用于雪茄晾房的控制系统 |
CN117894012A (zh) * | 2024-03-12 | 2024-04-16 | 西安大业食品有限公司 | 基于机器视觉的大批量糕点烘焙阶段识别方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2015317A (en) * | 1977-10-24 | 1979-09-12 | Natural Energy Converters Ltd | Apparatus for curing tobacco |
CN104914720A (zh) * | 2015-04-16 | 2015-09-16 | 贵州省烟草公司遵义市公司 | 具有自动学习功能的电子鼻智能烘烤控制系统及控制方法 |
CN206895818U (zh) * | 2016-11-30 | 2018-01-19 | 福建奥托节能科技有限公司 | 一种基于手机app的烤烟控制系统 |
CN109239082A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-01-18 | 杭州安脉盛智能技术有限公司 | 基于机器视觉技术的烟丝结构质量在线检测方法及系统 |
CN110771940A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-02-11 | 浙江工业大学 | 一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统及方法 |
-
2020
- 2020-03-12 CN CN202010168640.9A patent/CN111213900B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2015317A (en) * | 1977-10-24 | 1979-09-12 | Natural Energy Converters Ltd | Apparatus for curing tobacco |
CN104914720A (zh) * | 2015-04-16 | 2015-09-16 | 贵州省烟草公司遵义市公司 | 具有自动学习功能的电子鼻智能烘烤控制系统及控制方法 |
CN206895818U (zh) * | 2016-11-30 | 2018-01-19 | 福建奥托节能科技有限公司 | 一种基于手机app的烤烟控制系统 |
CN109239082A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-01-18 | 杭州安脉盛智能技术有限公司 | 基于机器视觉技术的烟丝结构质量在线检测方法及系统 |
CN110771940A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-02-11 | 浙江工业大学 | 一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统及方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113080500A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-09 | 深圳九章聚源人工智能科技有限公司 | 一种基于神经网络的烟叶烘烤方法、系统及其相关组件 |
CN114661077A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-06-24 | 云南省烟草公司玉溪市公司 | 一种用于雪茄晾房的控制系统 |
CN117894012A (zh) * | 2024-03-12 | 2024-04-16 | 西安大业食品有限公司 | 基于机器视觉的大批量糕点烘焙阶段识别方法 |
CN117894012B (zh) * | 2024-03-12 | 2024-05-31 | 西安大业食品有限公司 | 基于机器视觉的大批量糕点烘焙阶段识别方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111213900B (zh) | 2022-01-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111213900B (zh) | 烟叶烘烤智能图像分析自动控制系统及方法 | |
CN102542299B (zh) | 人脸识别方法、装置及能识别人脸的移动终端 | |
CN108553081B (zh) | 一种基于舌苔图像的诊断系统 | |
CN111868780B (zh) | 学习用数据生成装置及方法、模型生成系统以及程序 | |
CN104283918A (zh) | 一种无线局域网终端类型获取方法及系统 | |
CN103940042B (zh) | 控制设备和控制方法 | |
CN112381156B (zh) | 基于图像识别的中药材病虫害检测系统 | |
CN108198176A (zh) | 一种基于图像分析烟草成熟度的判别方法 | |
CN112733958A (zh) | 一种温室臭氧浓度控制方法及系统 | |
CN114120242A (zh) | 一种基于时序特征的监控视频行为分析方法、系统及终端 | |
CN110296448A (zh) | 一种油烟机的烟雾识别效果修正方法、系统和油烟机 | |
CN114115394A (zh) | 一种烟叶智能烘烤控制系统及方法 | |
CN110307571B (zh) | 一种油烟机的烟雾识别效果交互方法、系统和油烟机 | |
CN112235602A (zh) | 智能电视的个性化屏保系统、方法和智能电视 | |
CN106569840B (zh) | 一种机器视觉驾驶辅助系统自动获取样本以提高识别精度的方法 | |
CN111539350A (zh) | 一种农作物病虫害智能识别的方法 | |
CN115211578A (zh) | 烘烤控制方法、装置、烘烤设备和存储介质 | |
CN114663652A (zh) | 图像处理方法、装置、管理系统、电子设备和存储介质 | |
CN110781782B (zh) | 面部模型的确定方法及装置 | |
CN113936273A (zh) | 食品制作过程的确定方法及装置、存储介质、电子装置 | |
CN112464747A (zh) | 基于图像采集设备的身高检测方法及装置 | |
CN107145734B (zh) | 一种医疗数据的自动获取与录入方法及其系统 | |
CN205334481U (zh) | 体征识别的健康管理系统 | |
CN114399651A (zh) | 烹饪过失信息的确定方法及装置、存储介质、电子装置 | |
CN112949849B (zh) | 采用边缘计算优化智能摄像头检测模型的方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |