VGG16神经网络在切片机断料视觉识别中的应用

VGG16神经网络在切片机断料视觉识别中的应用

王子义  杨遵伟  白刚

(四川中烟工业有限责任公司什邡卷烟厂 四川什邡 618400）

摘要：本文介绍了基于深度学习的切片机视觉识别系统的建立过程。传统烟草制丝工艺在过程质量管控上存在诸多问题，而深度学习和视觉识别技术的发展为解决这些问题提供了新的可能。系统主要由图像采集、图像处理、深度学习模型和决策模块组成。在深度学习模型的选择上，采用了VGG16神经网络模型，并通过编写自动拍照程序获取大量图像数据进行训练和验证。系统在实际应用中取得了显著效果，能够自动判断断料情况并报警，实时监控生产线状态，预防故障的发生，同时实现自动化质量检测。然而，系统仍然面临着算力不足、样本清晰度等挑战。未来，需要进一步研究和改进视觉识别系统，以满足烟草制丝工业的需求。

一、引言

烟草制丝工业在生产效率和产品质量上一直面临着严峻的挑战。传统工艺在过程质量管控上存在诸多问题，如杂物挑选依赖人工、异常情况难以实时监控、产品质量检测效率低下等。随着深度学习和视觉识别技术的发展，这些问题有了新的解决可能。本文将详细介绍如何利用VGG16神经网络实现切片机断料的视觉识别系统。

二、深度学习和视觉识别系统介绍

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑的工作方式，利用神经网络从数据中学习。在图像处理领域，卷积神经网络（CNN）是最常用的模型。视觉识别系统通常由图像采集设备、图像处理软件、深度学习模型和决策系统组成。模型的搭建网络架构主流的有VGG、YOLO、Resnet网络等。一个完整的大模型搭建好之后适用性强。在模型搭建好之后，通过不断地对指定的监测目标学习以实现对其的判断，不同目标检测用不同的权重参数，权重参数的确定通过训练过程中的反向传播不断进行自更新。

三、切片机视觉识别系统搭建

1.系统组成

切片机视觉识别系统主要包括图像采集模块、图像处理模块、深度学习模型模块和决策模块。图像采集模块负责获取切片机工作过程中的图像；图像处理模块对图像进行预处理，如去噪、增强等；深度学习模型模块是系统的核心，负责识别图像中的内容；决策模块根据识别结果做出相应的决策，如报警、停机等。

2.模型选择与训练

在深度学习模型的选择上，我们采用了VGG16神经网络模型。该模型在图像识别领域表现出色，能够准确识别出切片机工作过程中的各种情况。训练过程包括数据获取、模型搭建、训练程序编写和模型验证等步骤。

数据获取是训练过程中非常关键的一步。我们通过编写自动拍照程序，采集了大量切片机工作过程中的图像数据。这些数据涵盖了正常工作情况、断料情况、异常情况等各种场景。

模型搭建和训练程序编写是技术性的工作。我们利用深度学习框架，搭建了VGG16神经网络模型，并编写了训练程序。训练程序包含了损失值图像化显示、权重参数更新等功能，方便我们监控训练过程和调整模型参数。

模型验证是确保模型性能的重要环节。我们通过现场采集的图像数据，对模型进行了验证。验证结果表明，模型的准确率达到了97.97%，能够满足实际应用的需求。

3.系统实现

在系统实现过程中，我们遇到了一些挑战。首先是算力不足的问题，工控机处理图像的速度有限，难以实现实时判断。为了解决这个问题，我们采用了优化算法和硬件加速等方法，提高了系统的处理速度。其次是样本清晰度的问题，精细化识别需要更高清晰度的摄像头。我们更换了高分辨率的摄像头，并调整了图像采集参数，获得了更清晰的图像数据。

四、系统应用与效果

切片机视觉识别系统在实际应用中取得了显著的效果。系统能够自动判断断料情况并报警，实时监控生产线状态，预防故障的发生。同时，系统还能够通过识别烟丝特征，实现自动化质量检测，提高了产品质量和生产效率。

五、面临的挑战与未来发展

尽管切片机视觉识别系统已经取得了初步的成功，但仍然面临着一些挑战。例如，深度学习模型的优化问题、实时性的需求等。未来，我们需要进一步研究和改进视觉识别系统，以满足烟草制丝工业的需求。同时，随着深度学习技术的不断发展和优化，视觉识别系统将更加精准、高效，为烟草制丝工业带来更大的价值。

六、结论

基于深度学习的切片机视觉识别系统的建立为烟草制丝工业提供了一种新的解决方案。通过搭建视觉识别系统，我们可以实现对切片机工作过程的实时监控和智能化控制，提高生产效率和产品质量。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，视觉识别系统将在烟草制丝工业中发挥更大的作用。