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龙图腾网获悉张家口卷烟厂有限责任公司申请的专利基于图像识别剔除烟叶中烟梗的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117036672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310813808.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于图像识别剔除烟叶中烟梗的方法是由方汀;姚卫东;庞存瑞;马明磊;马悦军;唐智超;田斌;张志武;王献明;王军;杨晓华;谭雯设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别剔除烟叶中烟梗的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别剔除烟叶中烟梗的方法，包括烟叶输送、获取烟叶图像数据、图像预处理、烟梗检测、烟梗分类和烟梗剔除等步骤。本发明通过图像预处理、烟梗检测、烟梗分类与剔除等步骤，可以高效、准确地剔除烟叶中的烟梗，该方法具有操作简便、精度高、效率高等优点，可以快速而彻底地剔除所有的烟梗，实现对不同品种、不同生长环境和不同收获期的烟草进行剔除处理，同时保持烟叶的完整性和质量，对提高烟草产品质量具有重要意义。

本发明授权基于图像识别剔除烟叶中烟梗的方法在权利要求书中公布了：1.基于图像识别剔除烟叶中烟梗的方法，其特征在于：包括 S1烟叶输送 将待检测烟叶通过输送带输送进入离散装置，利用离散装置将烟叶均匀摊薄，然后进入烟叶单片精选通道，通过收窄通道，使得单一烟叶平铺在输送带上； S2获取烟叶图像数据 在输送带上方安装图像采集装置对经过拍摄区域的单一烟叶进行拍摄，将烟叶的图像数据传输到计算机中； S3图像预处理 对烟叶图像进行噪声去除、灰度转换、二值化预处理操作，去除背景区域，获取目标烟叶区域； S4烟梗检测 采用基于深度学习的卷积神经网络算法，对烟叶图像进行烟梗检测，结合烟梗的特征，进行烟叶和烟梗的分类识别，在烟叶图像中分别自动检测出烟叶和烟梗的轮廓，找出烟梗并提取出其位置和形态参数； S5烟梗分类 将S4步骤中得到的烟叶与烟梗图像，通过外轮廓像素点的求和计算，分别得到烟叶和烟梗的轮廓边长，通过烟梗周长烟叶周长＝烟梗占比，判断烟梗在烟叶中所占比例，设置烟梗比例阀值： 该阀值包括2个内容判定条件：条件1为烟梗的轮廓边长，条件2为烟梗在烟叶中所占比例； 如果条件1不符合要求，即烟梗的轮廓边长超过设定阀值a，判定该烟叶中的烟梗需要被剔除； 如果条件2不符合要求，即烟梗在烟叶中所占比例超过设定阀值b，判定该烟叶中的烟梗需要被剔除； 如果条件1、2不符合要求，即烟梗的轮廓边长超过设定阀值a并且烟梗在烟叶中所占比例超过设定阀值b，判定该烟叶中的烟梗需要被剔除； 如果条件1、2均符合要求，即烟梗的轮廓边长没有超过设定阀值a并且烟梗在烟叶中所占比例没有超过设定阀值b，判定该烟叶中的烟梗不需要被剔除； 步骤6：烟梗剔除 如果判定该烟叶不需剔除烟梗，即在通过分拣通道时，进入橱柜进料布带输送机； 如果判定该烟叶需剔除烟梗，即在通过分拣通道时，进入烟梗分离布带输送机； 烟梗分离布带输送机的上方安装有带有摄像头的三叉型装置，所述三叉型装置通过旋转调整烟梗方向朝向皮带的前进方向，通过三叉型装置的锯齿振动，对烟梗两侧的烟叶进行切割分离，实现烟梗的剔除。

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