基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号在线分类识别研究

李石头; 廖付; 吴继忠; 张军; 徐梦瑶; 丁伟; 李永生; 李淑彪; 何文苗; 王辉; 毕一鸣

doi:10.12452/j.fxcsxb.240618143

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基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号在线分类识别研究

实验技术与方法 | 更新时间：2025-03-17

- 基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号在线分类识别研究
- Research on Online Classification and Recognition of Cigarette Brands Based on Convolutional Neural Network Combination Algorithm
- 分析测试学报 2025年44卷第3期页码：514-520
- 作者机构：
  
  1.浙江中烟工业有限责任公司技术中心，浙江杭州 310024
  2.上海创和亿电子科技发展有限公司，上海 200084
  3.浙江中烟工业有限责任公司杭州卷烟厂，浙江杭州 310024
- 作者简介：
  
  毕一鸣，博士，高级工程师，研究方向：卷烟产品数字化设计及近红外光谱分析技术，E-mail：biyiming@zjtobacco.com
- 基金信息：
  
  浙江中烟科技项目(ZJZY2023A018)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.240618143
  中图分类号： O657.33;S646.12
- 收稿日期：2024-06-18，
  
  修回日期：2024-07-25，
  
  录用日期：2024-08-08，
  
  纸质出版日期：2025-03-15
- 稿件说明：
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李石头,廖付,吴继忠,张军,徐梦瑶,丁伟,李永生,李淑彪,何文苗,王辉,毕一鸣.基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号在线分类识别研究[J].分析测试学报,2025,44(03):514-520.

LI Shi-tou,LIAO Fu,WU Ji-zhong,ZHANG Jun,XU Meng-yao,DING Wei,LI Yong-sheng,LI Shu-biao,HE Wen-miao,WANG Hui,BI Yi-ming.Research on Online Classification and Recognition of Cigarette Brands Based on Convolutional Neural Network Combination Algorithm[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(03):514-520.
李石头,廖付,吴继忠,张军,徐梦瑶,丁伟,李永生,李淑彪,何文苗,王辉,毕一鸣.基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号在线分类识别研究[J].分析测试学报,2025,44(03):514-520. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240618143.

LI Shi-tou,LIAO Fu,WU Ji-zhong,ZHANG Jun,XU Meng-yao,DING Wei,LI Yong-sheng,LI Shu-biao,HE Wen-miao,WANG Hui,BI Yi-ming.Research on Online Classification and Recognition of Cigarette Brands Based on Convolutional Neural Network Combination Algorithm[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(03):514-520. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240618143.

摘要

为探究烟丝在线近红外光谱与卷烟牌号间的关系，提出了一种基于ResNeXt18-CNN-LightGBM混合模型的卷烟牌号分类识别方法。首先对采集的烟丝样本在线光谱数据进行预处理，并利用ResNeXt18网络模型对预处理后的光谱进行初次特征提取。然后将提取后的特征输入自定义的3层卷积神经（CNN）网络模型中，进行二次特征提取。最后将CNN提取的特征代入LightGBM分类器进行牌号分类训练。结果表明，ResNeXt18-CNN-LightGBM模型中烟丝牌号分类的准确率达97%。相较于传统的单个化学计量学算法，该文提出的基于卷积神经网络组合算法的卷烟牌号分类识别方法简单易行、准确性高、稳定性好，可应用于卷烟工业生产中卷烟牌号的在线识别，对卷烟品牌管理、生产质量评价及卷烟质量管控具有重要意义。

Abstract

To explore the relationship between tobacco strip online near-infrared spectra and cigarette brand identification，a cigarette brand classification method based on the ResNeXt18-CNN-LightGBM hybrid model is proposed. Firstly，the collected tobacco strip sample online spectral data are preprocessed，and the ResNeXt18 network model is used to extract initial features from the preprocessed spectra. Then，the extracted features are input into a custom 3-layer CNN network model for secondary feature extraction. Finally，the features extracted by the CNN are fed into a LightGBM classifier for brand classification training. The results show that the classification accuracy of tobacco strip brand identification in the ResNeXt18-CNN-LightGBM model reaches 97%. Compared with traditional single chemometrics algorithms，the proposed cigarette brand classification method based on a convolutional neural network combination algorithm is simple，accurate，and stable. It can be applied to the online identification of cigarette brands in cigarette manufacturing，with significant implications for cigarette brand management，production quality evaluation，and cigarette quality control.

关键词

Keywords

references

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