一种用于卷烟的辅料入库的种类识别方法

本发明属于辅料入库技术领域，公开了一种用于卷烟的辅料入库的种类识别方法。该种类识别方法包括如下步骤：以深度神经网络为辅料种类识别模型，利用相机拍摄的辅料RGB三维图像作为输入并进行卷积计算；对每一级的卷积层进行级联操作，得到的图像数据通过矩阵化计算得出预测框和实际框的辅料类别。本发明实现了辅料类型的智能识别与判定。与传统系统相比，本发明优化了辅料入库流程，提高了盘点效率，减少了非必要工作时间，降低了人力成本，提升了生产保供效能，为卷包车间现场的智能化管理提供了有力支持。