近日，由湖南中煙常德卷煙廠自主研發的“片煙雜物特征提取與比對系統”正式獲得國家版權局計算機軟件著作權，該系統創造性地解決了煙草行業內光選除雜精度難以提升的問題，為產品質量擰緊了一道“安全閥”。

圖為光選操作工利用該系統進行雜物剔除

據了解，片煙原料在煙葉采摘、打葉復烤等前期加工環節中極易混入雜物，若在生產前未得到剔除，混入煙絲卷制成卷煙，就會在煙支燃燒時產生異味，嚴重影響卷煙感官質量。因此，如何精準有效剔除原料中的雜物，保證煙葉純凈成了整個煙草行業共同關注的問題。

“國內外設備中只有煙葉標準庫，通過機器視覺實時采集生產煙葉圖像與標準庫進行比對，圖像異常則判定為雜物，這是正向學習建模；那么，我們是不是可以建立雜物庫，為機器設備添加反向學習建模呢？”項目攻關負責人王先兵及其團隊從機器反向學習入手，反復測試，最終驗證了該想法的可行性，成功研發了“片煙雜物特征提取與比對系統”。

該系統可根據物質顏色、形狀等鮮明特征利用混合密度網絡（MDN）權重分布將物質與雜物庫進行比對，實現機器反向學習并達到發現、剔除雜物的目的。例如，瓦楞紙片有獨特條紋、羽毛呈獨特鋸齒狀，故通過特征比對可判定光選來料物質是否為相應的雜物。系統中還含有特征提取、分類器訓練、片煙物體檢測、片煙目標定位、片煙結果輸出等模塊，可直觀地展示和管理片煙雜物特征提取與比對系統中所包含的各種對象，并對這些對象的各種參數進行監控管理。另外，該項目團隊通過對系統中所包含的對象進行編輯、增加和刪除等操作，從而使得該系統能夠不斷地進行更新迭代，有利于系統能夠更好地應對各種雜物所帶來的工藝質量風險。

該系統上線后，常德卷煙廠光選除雜設備的標樣剔除精度提高到了96.7%，較之前提升了約15%，有效降低了工藝質量風險，保障了產品的內在質量。