基于卷积神经网络的烘烤过程中烤烟烘烤阶段识别方法

    公开(公告)号:CN111079784B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN201911094874.7

    申请日:2019-11-11

    摘要: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的烘烤过程中烤烟烘烤阶段识别方法,其步骤为:首先,采集不同烘烤阶段整夹烤烟图像作为目标图像样本,并将目标图像样本分为十类样本图像;其次,基于Tensorflow环境构建包括10个卷积层、5个池化层、2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络;然后,对十类样本图像进行标号,并输入构建好的卷积神经网络进行训练得到卷积神经网络模型;最后,利用卷积神经网络模型对待检测的整夹烤烟图像进行判断,输出整夹烤烟图像的类别,完成烘烤过程中烤烟烘烤阶段的识别。本发明不仅能够准确有效地对不同烘烤阶段的烤烟进行分类,自适应能力强;且分类速度快,符合当前生产过程中,人眼观察的习惯,具有很好的应用前景。

    基于卷积神经网络的烘烤过程中烤烟烘烤阶段识别方法

    公开(公告)号:CN111079784A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911094874.7

    申请日:2019-11-11

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的烘烤过程中烤烟烘烤阶段识别方法,其步骤为:首先,采集不同烘烤阶段整夹烤烟图像作为目标图像样本,并将目标图像样本分为十类样本图像;其次,基于Tensorflow环境构建包括10个卷积层、5个池化层、2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络;然后,对十类样本图像进行标号,并输入构建好的卷积神经网络进行训练得到卷积神经网络模型;最后,利用卷积神经网络模型对待检测的整夹烤烟图像进行判断,输出整夹烤烟图像的类别,完成烘烤过程中烤烟烘烤阶段的识别。本发明不仅能够准确有效地对不同烘烤阶段的烤烟进行分类,自适应能力强;且分类速度快,符合当前生产过程中,人眼观察的习惯,具有很好的应用前景。

    一种清除气流上升式密集烤房顶层冷凝水的设备

    公开(公告)号:CN208863571U

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201821448270.9

    申请日:2018-09-05

    IPC分类号: A24B3/10

    摘要: 本实用新型公开了一种清除气流上升式密集烤房顶层冷凝水的设备,包括烤房,还包括U型水槽和方型轨道,所述方型轨道内设有轮子,轮子上设有轮套,轮套上设有支撑架,支撑架上设有排刷,所述排刷上设有支撑片,支撑片上设有U型水槽,所述排刷上还设有伸缩杆。本实用新型设置操作简单,在气流上升式密集烤房烘烤变黄期时,可用于清除烤房顶层出现的冷凝水,防止顶层冷凝水聚集而滴落到顶台的烟叶上,避免了烟叶主脉腐烂及叶耳烤黑的问题,减轻了烤房排湿压力,间接提高了烤后烟烘烤质量。

    一种基于ZigBee的烤房温湿度集中监测系统

    公开(公告)号:CN207703264U

    公开(公告)日:2018-08-07

    申请号:CN201820101583.0

    申请日:2018-01-22

    IPC分类号: G01D21/02 G08C17/02

    摘要: 本实用新型提出了一种基于ZigBee的烤房温湿度集中监测系统,包括若干个采集节点、若干个路由节点、协调器节点、本地检测平台和云服务器平台,采集节点通过ZigBee终端模块与路由节点相连接,路由节点与协调器节点相连接,协调器节点通过RS232串口与本地监测平台相连接,本地监测平台通过WEB发布服务器与云服务器平台相连接。本实用新型基于ZigBee无线网络实现烘烤工厂中各个烤房温湿度数据的采集,实现烤房温湿度信息的远程监测,可有效解决现有烤房中布线困难、扩展性差、建设维护成本高的缺陷;确保各个烤房的温湿度数据传输的稳定可靠,实现了烤房的集中管理,在很大程度上减少烘烤监守用工,降低劳动强度和烘烤成本。