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作者：黄振军;谭格;尹泽恩;单振华;龚磊;符佳伟;王艺斌;许文武;邓玉书;
单位：湖南中烟工业有限责任公司;浏阳天福打叶复烤有限责任公司;常德芙蓉烟叶复烤有限责任公司;南京焦耳科技有限责任公司;
摘要：为解决烟叶中非烟物质（Non-tobacco related material, NTRM）剔除时，因NTRM尺寸小、颜色与烟叶相近及复杂背景干扰导致检测效率低、剔除精度不足等问题，设计了一种基于改进型YOLOv10算法与机器手协同的NTRM剔除系统。在原有YOLOv10算法基础上引入了改进的卷积注意力模块（Convolutional block attention module, CBAM），并增设小尺寸目标检测头，以实现NTRM的快速识别与精准定位。选取生产线上出现频次较高的8类NTRM进行分析，结果表明，(1)改进型YOLOv10算法对NTRM检测的平均精度达94.8%，召回率达97.4%，耗时为4.2 ms，明显优于其他模型；相较于YOLOv10s原始算法，改进型YOLOv10算法的平均精度提升了1.1百分点，召回率提升了0.9百分点，耗时减少0.3 ms。(2)机器手剔除系统对8类NTRM的识别准确率为92.6%，剔除率为96.0%，有效提升了烟叶加工纯净度。该研究为烟草工业智能化质量控制提供了技术解决方案。
关键词：YOLOv10;;机器手;;非烟物质;;非烟物质剔除
基金资助：湖南中烟工业有限责任公司-郑州烟草研究院-湘西鹤盛原烟发展有限责任公司烟叶原料复烤加工研究联合实验室科技项目“基于机器视觉技术的机器手剔除烟叶中非烟物质系统研究”(LHKY2024FK0004);湖南中烟工业有限责任公司科技项目“基于高光谱技术的复烤打包工序非烟物质在线识别监测研究与应用”(KY2023ZB0010)
