基于卷积神经网络的异型卷烟分拣优化算法研究

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中文摘要：异型卷烟分拣是烟草物流配送中的一个重要环节,对提高异型卷烟的配送和销售效率具有重要意义.针对当前异型卷烟分拣技术中存在的分拣效率低、误识别率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的分拣优化算法.通过构建并训练适用于异型卷烟分拣任务的深度学习模型,结合优化理论和图像识别技术,该模型能够高效、准确地识别并区分不同类型的异型卷烟.基于上述模型设计了异型卷烟的分拣优化算法,算法包括分拣优化和包装优化两个阶段.仿真实验表明,该算法显著提升异型卷烟的分拣效率,提高了异型卷烟分拣的自动化水平.

作者：

王建树、张南方、徐方、王宝山、梁凯、付甜甜、骆柯乐、杨春梦

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作者单位：

中国烟草总公司湖北省公司物流管理处,湖北武汉 430033

湖北省烟草公司孝感市公司物流配送中心,湖北孝感 432000

湖北工程学院计算机与信息科学学院,湖北孝感 432000

关键词：

异型卷烟分拣优化卷积神经网络模型训练分拣效率

出版年：

2024

湖北工程学院学报

湖北工程学院

湖北工程学院学报

CHSSCD

影响因子：0.306

ISSN：2095-4824

年,卷(期)：2024.44(6)