CN117502690B - 基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉及烤烟叶检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉及烤烟叶检测方法，包括多个保温箱，多个保温箱之间首位相连，保温箱内设置有换气干燥机构、加热机构、闭环轮转传送机构和叶柄夹；闭环轮转传送机构设置于加热机构上端，闭环轮转传送机构整体呈回字形结构，闭环轮转传送机构包括轨道，轨道上设置有叶柄夹，叶柄夹用于存放烟叶；换气干燥机构、加热机构和闭环轮转传送机构连接有控制电路，控制电路包括检测模块和控制模块。本发明实现保温箱内空气干燥且充分流动，并且使烟叶每个侧面都得到充分烤制，并设置检测模块和控制模块以及烤烟叶检测方法，实现全自动高质量烤烟。

Description

基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉及烤烟叶检测方法

技术领域

本发明涉及烟叶生产技术领域，具体涉及基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉及烤烟叶检测方法。

背景技术

烟叶烤房的发展经过了普通的密集化烤房、烘烤能源变化、烤房自动化的一系列发展，烤烟三段式烘烤工艺是烟草加工较为重要的流程，全程分为变黄期、定色期、干筋期三个阶段，由于烟叶小规模种植，相同批次的烟叶品种不同、性状不相同，因此常用的三段式烘烤工艺本身有一定缺陷，造成良品率低，产品质量难保证。这种缺陷导致次品的情况包括烟叶油分差、光泽淡等。

现有的烘烤房，由于空气流动不够充分，烟叶位置固定等原因，会出现烤房内各区域烘烤温度不均匀，最终造成烟叶被烤青、烤黑等现象。其次，生产自动化程度低，劳动条件差，劳动强度大。现有的烤烟房主要采用温湿度自动控制系统，但是在烘烤过程中温度的调整还是要依据高水平的烘烤师傅的经验主观判断，然后通过修改控制器参数来保证烤制质量。由于这种方法并没有定量的判断标准，烘烤质量波动较大，可靠性不高，较难保证烘烤质量，同时也增大了劳动力成本。

烤烟成品的好坏可以通过烟叶的外观进行判断，随着图像识别技术的发展将注意力机制引入烤烟设备控制，可以大幅提高烤烟作业的自动化程度。

因此亟需一种基于图像识别技术的烤烟炉，依靠图像技术对烟叶进行监控，提高烤制自动化程度，同时解决现有烤烟房存在的问题，提高烤烟质量。

发明内容

本发明为解决现有烤烟房空气流动不够充分，烟叶位置固定导致烤烟质量差的问题，提供了一种基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉，设置换气干燥机构确保保温箱空气干燥且充分流动，设置闭环轮转传送机构实现烟叶循环烤制，使烟叶每个侧面都得到充分烤制，并设置检测模块和控制模块以及烤烟叶检测方法，实现全自动高质量烤烟。

为了解决上述问题，本发明的第一方面提出了基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉，包括烤箱，所述烤箱的一端设置有装填机构，烤箱的另一端设置有输出机构，烤箱包括多个保温箱，多个所述保温箱之间首尾相连，保温箱内设置有换气干燥机构、加热机构、闭环轮转传送机构和叶柄夹；

所述换气干燥机构设置于保温箱的侧壁，换气干燥机构用于对进入保温箱内的空气进行干燥处理，所述加热机构设置于保温箱的底部，加热机构用于对保温箱内空气进行加热；

所述闭环轮转传送机构设置于加热机构上端，闭环轮转传送机构整体呈回字形结构，闭环轮转传送机构包括轨道，轨道上设置有叶柄夹，所述叶柄夹用于存放烟叶；

换气干燥机构、加热机构和闭环轮转传送机构连接有控制电路，所述控制电路包括检测模块和控制模块，所述检测模块包括温湿度传感器和图像采集设备，所述控制模块包括控制器和通信单元，控制器通过所述通信单元连接有上位机。

作业原理：换气干燥机构实现保温箱与外界空气的循环，实现保温箱内部空气的循环，实现保温箱内的空气干燥，结合控制模块实现外循环和内循环的交替。解决了现有烤烟房空气流动不够充分的问题。干燥的空气经过加热机构进行升温，用于对烟叶进行烤制。叶柄夹内设置烟叶，闭环轮转传送机构在带动叶柄夹按回字形路径运动时，烟叶的每一个面都得到了烤制，解决了烟叶位置固定的问题。

并设置湿度传感器和图像采集设备进行检测，为实现图像识别控制提供硬件基础。

进一步地，所述换气干燥机构包括回风管、冷凝排、换气风机组件、排水组件和干燥空气通风管，所述回风管设置于保温箱顶部，回风管上设置换气风机组件，所述换气风机组件包括接头和换气风机，回风管的回气口位置设置冷凝排，所述冷凝排的底部设置排水组件和干燥空气通风管。

回风管上设置换气风机，实现保温箱内排气和进气，进气经冷凝排水分沉淀经排水组件排出，干燥空气进入干燥空气通风管。

进一步地，所述加热机构包括通风风机和加热组件，所述通风风机设置于干燥空气通风管和加热组件之间；

所述加热组件和冷凝排之间设置有压缩机，所述压缩机的冷端与冷凝排接触，压缩机的热端与加热组件接触；

压缩机、通风风机和换气风机均通过控制器连接电源。

干燥空气被加热组件加热，经通风风机在保温箱内流动。

进一步地，所述轨道设置有驱动机构，所述驱动机构包括皮带、转轴和电机，所述转轴设置于轨道两端，所述转轴与电机的输出轴固定连接，所述皮带套设于两个所述转轴之间；

所述电机与控制器电性连接；

设置驱动机构实现，叶柄夹的移动。

进一步地，所述轨道包括Ⅰ号轨道、Ⅱ号轨道、Ⅲ号轨道和Ⅳ号轨道，所述Ⅰ号轨道和Ⅱ号轨道连接处圆弧过度、 Ⅲ号轨道和Ⅳ号轨道连接处圆弧过度；

Ⅰ号轨道与Ⅳ号轨道连接处设置有转向机构，Ⅰ号轨道通过转向机构连接装填机构；

Ⅱ号轨道与Ⅲ号轨道连接处设置有转向机构，Ⅱ号轨道通过转向机构连接输出机构。

Ⅰ号轨道、Ⅱ号轨道、Ⅲ号轨道和Ⅳ号轨道均一侧高一侧低，首尾相连。

进一步地，所述转向机构包括底板、转动板、挡板和多个驱动轮，所述底板为方形板，底板与Ⅰ号轨道以及Ⅳ号轨道接触的一侧设置挡板；

底板中部开设圆形通孔，所述圆形通孔内设置转动板，所述转动板为圆形板，转动板与底板转动连接，转动板的中部等距开设有多个长条形通孔，所述长条形通孔内均设置驱动轮，多个所述驱动轮之间设置有连轴，所述连轴设置有驱动电机，所述驱动电机的电机轴与连轴固定；

转动板的下端设置有支座，所述支座为凹字形结构，支座的上端与转动板固定，支座设置于连轴和驱动电机外部，驱动电机与支座的内侧面固定；

支座的底部设置旋转电机，所述旋转电机的电机轴与支座的底面中心固定。

旋转电机与驱动电机分别电性连接控制器。

设置转向机构便于叶柄夹转向，转向机构确保装填机构和输出机构与轨道顺畅连接。

进一步地，所述叶柄夹包括前板、后板、垂直通风管和锁扣，所述前板和后板铰接，前板和后板的另一端通过锁扣固定，所述前板和后板的侧部均开设有通风口，对应所述通风口位置设置有导风板，所述垂直通风管下端以及侧部敞口，垂直通风管与前板和后板固定，且设置于导风板外侧；

所述前板和后板内部均设置有固定网；

叶柄夹设置于皮带上端。

设置通风口便于保温箱内干燥热空气进入叶柄夹对烟叶进行烤制。垂直通风管便于收集从下到上流动的干燥热空气。

进一步地，图像采集设备设置于Ⅱ号轨道两侧；

所述检测模块还包括光电对射开关，所述电对射开关分别设置于Ⅰ号轨道、Ⅱ号轨道、Ⅲ号轨道和Ⅳ号轨道的两端，光电对射开关用于感应叶柄夹；

多个所述光电对射开关分别与控制器电性连接。

设置光电对射开关便于对叶柄夹的位置进行检测。

进一步地，控制器包括MCU芯片，所述通信单元包括RFID、蓝牙模块和WiFi模块中的一种或多种组合；

所述MCU芯片通过URAT串口与通信单元通信连接；

MCU芯片还连接有显示模块和报警模块，所述报警模块包括蜂鸣器、驱动电路和三色LED灯，MCU芯片通过驱动电路电性连接蜂鸣器和三色LED灯；

MCU芯片通过URAT串口与显示模块通信连接；

MCU芯片通过USB串口与图像采集设备通信连接，MCU芯片的ADC引脚连接温湿度传感器。

采用嵌入式设备，电压等级低，使用安全，便于控制。

本发明的第二方面提出基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉的烤烟叶检测方法，包括：

步骤1：构建计算机视觉烟叶熟度识别模型；

步骤2：构建计算机视觉烟叶识别分类数据集；

步骤3：当叶柄夹运动到图像采集设备位置后停止前进，图像采集设备拍摄叶片正反面图像；

步骤4：将叶片转换为PNG图像；

步骤5：将图像输入计算机视觉烟叶熟度识别模型，得到特征图像；

步骤6：根据特征图像锚框与叶片涂抹区域得到叶片主体，将识别后的图像存档形成烤烟烟叶档案；

步骤7：计算正反两面叶片不同熟度标注面积，将不同面积区域大小输入至分类模型得到烤烟分类；

步骤8：当该烟叶分类达到目标分类要求，则将该叶片输出。

进一步地，所述步骤2还包括：将计算机视觉烟叶识别分类数据集按照8：2分割成训练集、测试集，并使用训练集输入至Kmeans模型训练得到分类模型。

进一步地，所述计算机视觉烟叶熟度识别模型包括11层，其中：

第1层为卷积层Conv，为单层卷积层，以640*640*3矩阵为输入，输出通道数64，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第2层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第1层输出为输入，输出通道数128，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第3层为通道到像素层C2f，为3个C2f模块相连的三层C2f层，以第2层输出为输入，输出通道数128，Bottleneck有shortcut；

第4层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第3层输出为输入，输出通道数256，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第5层为通道到像素层C2f，为6个C2f模块相连的六层C2f层，以第4层输出为输入，输出通道数256，Bottleneck有shortcut；

第6层为卷积注意力CBAM层，为单层CBAM层，通道数256，池化核大小7；

第7层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第6层输出为输入，输出通道数512，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第8层为通道到像素层C2f，为6个C2f模块相连的六层C2f层，以第7层输出为输入，输出通道数512，Bottleneck有shortcut；

第9层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第8层输出为输入，输出通道数1024，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第10层为通道到像素层C2f，为3个C2f模块相连的三层C2f层，以第9层输出为输入，输出通道数1024，Bottleneck有shortcut；

第11层为空间金字塔池化层SPPF，以第10层输出为输入，池化核大小5，输出特征图尺寸为20*20*1024。

通过上述技术方案，本发明的有益效果为：

1.本发明提高了烟叶烤制的质量。本发明设置换气干燥机构实现保温箱内向外排气，保温箱内注入外界空气，设置冷凝排对新进空气进行干燥作业，减少空气中的水分，使用温湿度传感器对保温箱内的温湿度进行检测，结合控制器实现保温箱内空气内循环和外循环交替，从而解决了烤制过程中空气流动不够充分的问题，提高烟叶的烤制品质。

另外本发明设置有闭环轮转传送机构，闭环轮转传送机构的整体呈回字形结构，在烟叶烘烤时，闭环轮转传送机构通过带动叶柄夹实现烟叶沿回字形路径运动，在运动过程中，叶柄夹的四个面会轮替，使烟叶的每个面都得到等长时间的烤制，从而解决了烤制过程中烟叶位置固定的问题，提高烟叶的烤制品质。

2.本发明设置多个保温箱，多个保温箱之间首尾相连，每个保温箱内均设置有换气干燥机构、加热机构、闭环轮转传送机构和叶柄夹，因此每个保温箱都拥有独立的烤制功能，通过上位机将多个保温箱分为多道烤制工序，在多个保温箱首尾相连后，可以对烟叶进行不同阶段的烤制，即上一保温箱内烤制的成品进入下一保温箱内进行后续阶段的烤制，直至烟叶烤制符合标准，由最后一个保温箱连接的输出机构送出。避免过度烤制和欠烤制，减少了次品率，提高烟叶的烤制品质。

3.本发明方法部分可以实现识别烤烟叶的烘烤状态，实现对闭环轮转传送机构进行控制，提高了烤制作业的自动化程度，并且提高了烟叶烤制的质量。

附图说明

图1是本发明的内部结构示意图（抛去保温箱的侧壁）

图2是本发明的轨道结构示意图；

图3是本发明的转向机构结构示意图；

图4是本发明的侧面剖视图；

图5是本发明的叶柄夹结构示意图之一；

图6是本发明的叶柄夹结构示意图之二；

图7是本发明的电气原理图；

图8是本发明的多个保温箱连接示意图。

附图中标号为：1为保温箱、2为温湿度传感器、3为图像采集设备、4为控制器、5为通信单元、6为上位机、7为回风管、8为冷凝排、9为换气风机组件、10为排水组件、11为干燥空气通风管、12为通风风机、13为加热组件、14为压缩机、15为Ⅰ号轨道、16为Ⅱ号轨道、17为Ⅲ号轨道、18为Ⅳ号轨道、19为皮带、20为转轴、21为电机、22为底板、23为转动板、24为挡板、25为多个驱动轮、26为驱动电机、27为支座、28为旋转电机、29为连轴、30为前板、31为后板、32为垂直通风管、33为锁扣，34为导风板、35为光电对射开关、37为显示模块、38为报警模块。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明：

实施例1

如图1～图7所示，基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉，包括烤箱，所述烤箱的一端设置有装填机构，烤箱的另一端设置有输出机构，烤箱包括多个保温箱1，多个所述保温箱1之间首尾相连，保温箱1内设置有换气干燥机构、加热机构、闭环轮转传送机构和叶柄夹；

所述换气干燥机构设置于保温箱1的侧壁，换气干燥机构用于对进入保温箱1内的空气进行干燥处理，所述加热机构设置于保温箱1的底部，加热机构用于对保温箱1内空气进行加热；

所述闭环轮转传送机构设置于加热机构上端，闭环轮转传送机构整体呈回字形结构，闭环轮转传送机构包括轨道，轨道上设置有叶柄夹，所述叶柄夹用于存放烟叶；

换气干燥机构、加热机构和闭环轮转传送机构连接有控制电路，所述控制电路包括检测模块和控制模块，所述检测模块包括温湿度传感器2和图像采集设备3，所述控制模块包括控制器4和通信单元5，控制器4通过所述通信单元5连接有上位机6。

如图4所示，优选的，所述换气干燥机构包括回风管7、冷凝排8、换气风机组件9、排水组件10和干燥空气通风管11，所述回风管7设置于保温箱1顶部，回风管7上设置换气风机组件9，所述换气风机组件9包括接头和换气风机，回风管7的回气口位置设置冷凝排8，所述冷凝排8的底部设置排水组件10和干燥空气通风管11。

优选的，所述加热机构包括通风风机12和加热组件13，所述通风风机12设置于干燥空气通风管11和加热组件13之间；

所述加热组件13和冷凝排8之间设置有压缩机14，所述压缩机14的冷端与冷凝排8接触，压缩机14的热端与加热组件13接触；

压缩机14、通风风机12和换气风机均通过控制器4连接电源。

回风管7用于收集保温箱1内的废气，将废气，换气风机组件9，换气风机组件9用于换气，工作原理为将回风管7与大气连通后排出废气，通过换气风机将新鲜空气输入冷凝排8，在非换气时间段时，使用换气风机将回风管7空气输入冷凝排8。内循环时，冷凝排8用于将输入的空气中的水分冷凝去除，达到重利用废气的目的。排水组件10用于收集并排出冷凝排8凝结的水分，将干燥空气导入至干燥空气通风管11。通风风机12将经过加热组件13的干燥热空气吹入保温箱1内，烘烤烟叶。如图4所示。风路设计利用了热空气上升、冷空气下沉的特性，使得空气流通更顺畅。使用上位机6设定保温箱内工作温度，使用温湿度传感器2对保温箱1进行温度检测，结合主控器使用PID控制压缩机14，使保温箱1内的温度保持在工作需要。

如图5和6所示，优选的，所述叶柄夹包括前板30、后板31、垂直通风管32和锁扣33，所述前板30和后板31铰接，前板30和后板31的另一端通过锁扣33固定，所述前板30和后板31的侧部均开设有通风口，对应所述通风口位置设置有导风板34，所述垂直通风管32下端以及侧部敞口，垂直通风管32与前板30和后板31固定，且设置于导风板34外侧；

所述前板30和后板31内部均设置有固定网；

叶柄夹设置于皮带10上端。

干燥热空气在通风风机12作用下上升，进入垂直通风管32，并在导风板34的作用下由通风口进入叶柄夹，对叶柄夹内的烟叶进行烘烤。

实施例2

结合上述实施例对闭环轮转传送机构进行优化

如图1~4所示，优选的，所述轨道设置有驱动机构，所述驱动机构包括皮带19、转轴20和电机21，所述转轴20设置于轨道两端，所述转轴20与电机21的输出轴固定连接，所述皮带10套设于两个所述转轴20之间；

所述电机21与控制器4电性连接。

优选的，所述轨道包括Ⅰ号轨道15、Ⅱ号轨道16、Ⅲ号轨道17和Ⅳ号轨道18，所述Ⅰ号轨道15和Ⅱ号轨道16连接处圆弧过度、 Ⅲ号轨道17和Ⅳ号轨道18连接处圆弧过度；

Ⅰ号轨道15与Ⅳ号轨道18连接处设置有转向机构，Ⅰ号轨道15通过转向机构连接装填机构；

Ⅱ号轨道16与Ⅲ号轨道17连接处设置有转向机构，Ⅱ号轨道16通过转向机构连接输出机构。

优选的，所述转向机构包括底板22、转动板23、挡板24和多个驱动轮25，所述底板22为方形板，底板22与Ⅰ号轨道15以及Ⅳ号轨道18接触的一侧设置挡板24；

底板22中部开设圆形通孔，所述圆形通孔内设置转动板23，所述转动板23为圆形板，转动板23与底板22转动连接，转动板23的中部等距开设有多个长条形通孔，所述长条形通孔内均设置驱动轮25，多个所述驱动轮25之间设置有连轴29，所述连轴29设置有驱动电机26，所述驱动电机26的电机轴与连轴29固定；

转动板23的下端设置有支座27，所述支座27为凹字形结构，支座27的上端与转动板23固定，支座27设置于连轴29和驱动电机26外部，驱动电机26与支座27的内侧面固定；

支座27的底部设置旋转电机28，所述旋转电机28的电机轴与支座27的底面中心固定；

旋转电机28与驱动电机26分别电性连接控制器4。

当叶柄夹在Ⅰ号轨道15和装填机构接触位置时，为了实现装填机构上的叶柄夹能够顺畅进入Ⅰ号轨道15，并且不会影响在烤制时，Ⅳ号轨道18上的叶柄夹进入Ⅰ号轨道15，因此设置转向机构，在Ⅱ号轨道16与输出机构之间设置转向机构原因与以上相同。

作业时，控制器控制电机21通电，皮带19在转轴20的作用下传动，叶柄夹依次经过Ⅰ号轨道15和Ⅱ号轨道16并通过转向机构进入Ⅲ号轨道17。在Ⅲ号轨道17和Ⅳ号轨道18通过皮带19传输，在Ⅳ号轨道18进入Ⅰ号轨道15循环时通过转向机构传动。在传动过程中叶柄夹的四个侧面顺序与干燥热空气接触，确保烘烤的均匀。

在Ⅰ号轨道15与Ⅳ号轨道18交接处，以及Ⅱ号轨道16和Ⅲ号轨道17交接处，控制器4控制驱动电机26通电，驱动电机26带动驱动轮25使驱动轮25继续带动叶柄夹进入下一轨道。

在叶柄夹从装填机构进入Ⅰ号轨道15或从Ⅱ号轨道16离开进入输出机构时，控制器使旋转电机28转动，支座27带动转动板23旋转固定角度，此刻驱动轮25的运动方向发生改变，促使叶柄夹朝装填机构或者输出机构移动，实现叶柄夹的换向。

实施例3

优选的，图像采集设备3设置于Ⅱ号轨道16两侧；

所述检测模块还包括光电对射开关35，所述电对射开关分别设置于Ⅰ号轨道15、Ⅱ号轨道16、Ⅲ号轨道17和Ⅳ号轨道18的两端，光电对射开关35用于感应叶柄夹；

多个所述光电对射开关35分别与控制器4电性连接。

优选的，控制器4包括MCU芯片，所述通信单元5包括RFID、蓝牙模块和WiFi模块中的一种或多种组合；

所述MCU芯片通过URAT串口与通信单元5通信连接；

MCU芯片还连接有显示模块37和报警模块38，所述报警模块38包括蜂鸣器、驱动电路和三色LED灯，MCU芯片通过驱动电路电性连接蜂鸣器和三色LED灯；

MCU芯片通过URAT串口与显示模块37通信连接；

MCU芯片通过USB串口与图像采集设备3通信连接，MCU芯片的ADC引脚连接温湿度传感器2。

在本实施例中，MCU芯片采用STM32单片机，通信单元5采用WiFi模块，MCU芯片与压缩机14、通风风机12和换气风机、电机21、驱动电机26和旋转电机28之间均设置有驱动电路，通过PWM控制方式，调节上述电气设备功率或转动角度。

上位机6配置为操作系统为Windows10，编程语言为Python3.9，内存为32G，框架技术为PyTorch，加速环境为CUDA11.6，GPU为NVIDIA GeForce RTX 3090，显存大小为24G。

图像采集设备3采用1080p全景监控摄像机，通过USB-CAM方式采集图像。

MCU芯片可以根据光电对射开关35发出的信号，判断叶柄夹所在位置。

如图1~4和7所示，使用以下方法实现对闭环轮转传送机构进行控制：

步骤1：构建计算机视觉烟叶熟度识别模型；

步骤2：构建计算机视觉烟叶识别分类数据集；

步骤3：当叶柄夹运动到图像采集设备3位置后停止前进，图像采集设备3拍摄叶片正反面图像；

步骤4：将叶片转换为640*640*3格式的PNG图像；

步骤5：将图像输入计算机视觉烟叶熟度识别模型，得到20*20*1024的特征图像；

步骤6：根据特征图像锚框与叶片涂抹区域得到叶片主体，将识别后的图像存档形成烤烟烟叶档案；

步骤7：计算正反两面叶片不同熟度标注面积，将不同面积区域大小输入至分类模型得到烤烟分类；

步骤8：当该烟叶分类达到目标分类要求，则将该叶片输出。

在本实施例中，步骤2所述计算机视觉烟叶识别分类数据集包含不同熟度烤烟叶图像，获取方法为：

将不同熟度叶片样本叶片装入叶柄夹中，将叶柄夹放入至烤烟炉，启动烤烟炉控制程序样本采集功能，控制程序将一片叶片夹输入至烤烟炉，到达图像传感器区域后，图像采集设备3采集烟叶两面图像，对图像进行编号后保存至控制器存储空间中，采集后将叶片夹输出，重复采集，直至输入轨道中叶片夹全部采集完毕，将存储器中图像打包，形成待标注数据集。

为了提高检测精度，接着将待标注数据集经过标注后形成计算机视觉烟叶识别分类数据集。其中标注方法为：

定义不同熟度类型并分配一种颜色，对烟叶本体选定一种标注颜色，打开一张图片，清除所有已有标注数据，采用锚框法框选烟叶主体区域，采用涂抹法，将图像中烟叶本体使用标注颜色进行涂抹标注，采用涂抹法，将图像中符合不同熟度特征的区域用对应颜色进行涂抹标注，根据涂抹区域将区域转化为标注数据格式，保存为标注文件，重复步骤以上过程，直到所有图像标注完毕，将所有图像转换为640*640*3的PNG格式图像，将所有标注文件及图像打包成识别数据集。将数据集中每个图像标注面积进行统计，对叶片熟度进行分类、形成分类数据集。

进一步地，所述计算机视觉烟叶识别分类数据集需使用数据集训练模型各层参数形成可用的计算机视觉烟叶识别分类数据集。具体的：将识别数据集图像按照锚框抠图取得叶片主体排除干扰，再根据叶片标注区域抠图进一步细化叶片主体范围；

剔除叶片标注其余外的标注数据将识别数据集按照8：2分割成训练集、测试集，使用训练集输入至模型进行训练，使用测试集检测模型准确率、召回率、平均偏差，重复训练直至模型收敛，准确率、召回率、平均偏差值趋于稳定，选择评价指标最优的模型作为最终可用于熟度识别模型；

最后将计算机视觉烟叶识别分类数据集按照8：2分割成训练集、测试集，并使用训练集输入至Kmeans模型训练得到分类模型。

优选的，所述计算机视觉烟叶熟度识别模型包括11层，其中：

第1层为卷积层Conv，为单层卷积层，以640*640*3矩阵为输入，输出通道数64，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第2层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第1层输出为输入，输出通道数128，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第3层为通道到像素层C2f，为3个C2f模块相连的三层C2f层，以第2层输出为输入，输出通道数128，Bottleneck有shortcut；

第4层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第3层输出为输入，输出通道数256，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第5层为通道到像素层C2f，为6个C2f模块相连的六层C2f层，以第4层输出为输入，输出通道数256，Bottleneck有shortcut；

第6层为卷积注意力CBAM层，为单层CBAM层，通道数256，池化核大小7；

第7层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第6层输出为输入，输出通道数512，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第8层为通道到像素层C2f，为6个C2f模块相连的六层C2f层，以第7层输出为输入，输出通道数512，Bottleneck有shortcut；

第9层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第8层输出为输入，输出通道数1024，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第10层为通道到像素层C2f，为3个C2f模块相连的三层C2f层，以第9层输出为输入，输出通道数1024，Bottleneck有shortcut；

第11层为空间金字塔池化层SPPF，以第10层输出为输入，池化核大小5，输出特征图尺寸为20*20*1024。

实施例4

上位机6运行烤箱控制程序，一般情况下一个上位机6控制多个烤烟流水线，如图8所示，在本实施例中，一个烤箱设四个保温箱1，四个保温箱1首尾相连（上一保温箱1的Ⅱ号轨道16和Ⅲ号轨道17处转向机构位置与下一保温箱1的Ⅰ号轨道15与Ⅳ号轨道18处处转向机构位置在保温箱1外部连接），第一个保温箱1连接装填机构，第四个保温箱1连接输出机构。

四个保温箱1分为一段烤烟房、二段烤烟房，三段烤烟房，成品存储房。

一段烤烟房由上位机6控制运行参数，参数设定为38摄氏度，80%RH，达到未熟条件退出。

二段烤烟房由上位机6控制运行参数，参数设定为42摄氏度，70%RH，达到半熟条件退出。

三段烤烟房由上位机6控制运行参数，参数设定为54摄氏度，30%RH，达到全熟条件退出。

成品烤烟房由上位机6控制运行参数，参数设定为68摄氏度，20%RH，烘烤3h后退出。

四个保温箱1相互连接用于分别处理不同工艺，减少次品率提高了烤制的品质。

以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施例，在不违背本发明的精神即公开范围内，凡是对发明的技术方案进行多种等同或等效的变形或替换均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉，包括烤箱，所述烤箱的一端设置有装填机构，烤箱的另一端设置有输出机构，其特征在于，烤箱包括多个保温箱（1），多个所述保温箱（1）之间首尾相连，保温箱（1）内设置有换气干燥机构、加热机构、闭环轮转传送机构和叶柄夹；

所述换气干燥机构设置于保温箱（1）的侧壁，换气干燥机构用于对进入保温箱（1）内的空气进行干燥处理，所述加热机构设置于保温箱（1）的底部，加热机构用于对保温箱（1）内空气进行加热；

所述闭环轮转传送机构设置于加热机构上端，闭环轮转传送机构整体呈回字形结构，闭环轮转传送机构包括轨道，轨道上设置有叶柄夹，所述叶柄夹用于存放烟叶；

换气干燥机构、加热机构和闭环轮转传送机构连接有控制电路，所述控制电路包括检测模块和控制模块，所述检测模块包括温湿度传感器（2）和图像采集设备（3），所述控制模块包括控制器（4）和通信单元（5），控制器（4）通过所述通信单元（5）连接有上位机（6）；

所述换气干燥机构包括回风管（7）、冷凝排（8）、换气风机组件（9）、排水组件（10）和干燥空气通风管（11），所述回风管（7）设置于保温箱（1）顶部，回风管（7）上设置换气风机组件（9），所述换气风机组件（9）包括接头和换气风机，回风管（7）的回气口位置设置冷凝排（8），所述冷凝排（8）的底部设置排水组件（10）和干燥空气通风管（11）；

所述加热机构包括通风风机（12）和加热组件（13），所述通风风机（12）设置于干燥空气通风管（11）和加热组件（13）之间；

所述加热组件（13）和冷凝排（8）之间设置有压缩机（14），所述压缩机（14）的冷端与冷凝排（8）接触，压缩机（14）的热端与加热组件（13）接触；

压缩机（14）、通风风机（12）和换气风机均通过控制器（4）连接电源；

所述轨道设置有驱动机构，所述驱动机构包括皮带（19）、转轴（20）和电机（21），所述转轴（20）设置于轨道两端，所述转轴（20）与电机（21）的输出轴固定连接，所述皮带（10）套设于两个所述转轴（20）之间；

所述电机（21）与控制器（4）电性连接；

所述轨道包括Ⅰ号轨道（15）、Ⅱ号轨道（16）、Ⅲ号轨道（17）和Ⅳ号轨道（18），所述Ⅰ号轨道（15）和Ⅱ号轨道（16）连接处圆弧过度、Ⅲ号轨道（17）和Ⅳ号轨道（18）连接处圆弧过度；

Ⅰ号轨道（15）与Ⅳ号轨道（18）连接处设置有转向机构，Ⅰ号轨道（15）通过转向机构连接装填机构；

Ⅱ号轨道（16）与Ⅲ号轨道（17）连接处设置有转向机构，Ⅱ号轨道（16）通过转向机构连接输出机构；

所述图像采集设备（3）设置于Ⅱ号轨道（16）两侧；

所述检测模块还包括光电对射开关（35），所述电对射开关分别设置于Ⅰ号轨道（15）、Ⅱ号轨道（16）、Ⅲ号轨道（17）和Ⅳ号轨道（18）的两端，光电对射开关（35）用于感应叶柄夹；

多个所述光电对射开关（35）分别与控制器（4）电性连接。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉，其特征在于，所述转向机构包括底板（22）、转动板（23）、挡板（24）和多个驱动轮（25），所述底板（22）为方形板，底板（22）与Ⅰ号轨道（15）以及Ⅳ号轨道（18）接触的一侧设置挡板（24）；

底板（22）中部开设圆形通孔，所述圆形通孔内设置转动板（23），所述转动板（23）为圆形板，转动板（23）与底板（22）转动连接，转动板（23）的中部等距开设有多个长条形通孔，所述长条形通孔内均设置驱动轮（25），多个所述驱动轮（25）之间设置有连轴（29），所述连轴（29）设置有驱动电机（26），所述驱动电机（26）的电机轴与连轴（29）固定；

转动板（23）的下端设置有支座（27），所述支座（27）为凹字形结构，支座（27）的上端与转动板（23）固定，支座（27）设置于连轴（29）和驱动电机（26）外部，驱动电机（26）与支座（27）的内侧面固定；

支座（27）的底部设置旋转电机（28），所述旋转电机（28）的电机轴与支座（27）的底面中心固定；

旋转电机（28）与驱动电机（26）分别电性连接控制器（4）。

3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉，其特征在于，所述叶柄夹包括前板（30）、后板（31）、垂直通风管（32）和锁扣（33），所述前板（30）和后板（31）铰接，前板（30）和后板（31）的另一端通过锁扣（33）固定，所述前板（30）和后板（31）的侧部均开设有通风口，对应所述通风口位置设置有导风板（34），所述垂直通风管（32）下端以及侧部敞口，垂直通风管（32）与前板（30）和后板（31）固定，且设置于导风板（34）外侧；

所述前板（30）和后板（31）内部均设置有固定网；

叶柄夹设置于皮带（10）上端。

4.基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉的烤烟叶检测方法，应用于权利要求1-3任一项所述的基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉，其特征在于，包括：

步骤1：构建计算机视觉烟叶熟度识别模型；

步骤2：构建计算机视觉烟叶识别分类数据集，包含不同熟度烤烟叶图像，获取方法为：将不同熟度叶片样本装入叶柄夹中，将叶柄夹放入至烤烟炉，启动烤烟炉控制程序样本采集功能，控制程序将一片叶柄夹输入至烤烟炉，到达图像采集设备区域后，图像采集设备（3）采集烟叶两面图像，对图像进行编号后保存至控制器存储空间中，采集后将叶柄夹输出，重复采集，直至输入轨道中叶柄夹全部采集完毕，将存储器中图像打包，形成待标注数据集；将待标注数据集经过标注后形成计算机视觉烟叶识别分类数据集，标注方法为： 定义不同熟度类型并分配一种颜色，对烟叶本体选定一种标注颜色，打开一张图片，清除所有已有标注数据，采用锚框法框选烟叶主体区域，采用涂抹法，将图像中烟叶本体使用标注颜色进行涂抹标注，采用涂抹法，将图像中符合不同熟度特征的区域用对应颜色进行涂抹标注，根据涂抹区域将区域转化为标注数据格式，保存为标注文件，重复以上步骤过程，直到所有图像标注完毕；

步骤3：当叶柄夹运动到图像采集设备（3）位置后停止前进，图像采集设备（3）拍摄叶片正反面图像；

步骤4：将叶片转换为PNG图像；

步骤5：将图像输入计算机视觉烟叶熟度识别模型，得到特征图像；

步骤6：根据特征图像锚框与叶片涂抹区域得到叶片主体，将识别后的图像存档形成烤烟烟叶档案；

步骤7：计算正反两面叶片不同熟度标注面积，将不同面积区域大小输入至分类模型得到烤烟分类；

步骤8：当该烟叶分类达到目标分类要求，则将该叶片输出。

5.根据权利要求4所述的基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉的烤烟叶检测方法，其特征在于，所述步骤2还包括：将计算机视觉烟叶识别分类数据集按照8：2分割成训练集、测试集，并使用训练集输入至Kmeans模型训练得到分类模型。

6.根据权利要求5所述的基于计算机视觉的流水线式自动烤烟炉的烤烟叶检测方法，其特征在于，所述计算机视觉烟叶熟度识别模型包括11层，其中：

第1层为卷积层Conv，为单层卷积层，以640*640*3矩阵为输入，输出通道数64，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第2层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第1层输出为输入，输出通道数128，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第3层为通道到像素层C2f，为3个C2f模块相连的三层C2f层，以第2层输出为输入，输出通道数128，Bottleneck有shortcut；

第4层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第3层输出为输入，输出通道数256，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第5层为通道到像素层C2f，为6个C2f模块相连的六层C2f层，以第4层输出为输入，输出通道数256，Bottleneck有shortcut；

第6层为卷积注意力CBAM层，为单层CBAM层，通道数256，池化核大小7；

第7层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第6层输出为输入，输出通道数512，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第8层为通道到像素层C2f，为6个C2f模块相连的六层C2f层，以第7层输出为输入，输出通道数512，Bottleneck有shortcut；

第9层为卷积层Conv，为单层卷积层，以第8层输出为输入，输出通道数1024，卷积核大小k为3，stride步长为2；

第10层为通道到像素层C2f，为3个C2f模块相连的三层C2f层，以第9层输出为输入，输出通道数1024，Bottleneck有shortcut；

第11层为空间金字塔池化层SPPF，以第10层输出为输入，池化核大小5，输出特征图尺寸为20*20*1024。