烟草在线—吸烟有害健康！

碰撞，慢慢有了想法。”郭建维认为，传统FPGA光电除杂装置运算代价大、灵敏度不高，缺少自主运算方式。从这个角度入手，他打算尝试加入深度学习。从

地做好机台操作，积累丰富的操作经验，一边利用业余时间深度学习烟机设备专业知识。“我们维修组经常会接到很多难题，非常考验人。”同在维修组的吴丰介绍到：

流程消耗即时成本管控、AI深度学习技术应用、设备状态智能检测、小盒商标纸自动上料机器人开发等领域开展了深度合作。生产赋“智”是为了更加专心致“质”。济南卷烟厂认为，智能化设备的应用

。一边踏踏实实地做好机台操作，积累丰富的操作经验，一边利用业余时间深度学习烟机设备专业知识。他有一本工作中从不离手的培训笔记，里面满满当当地写着他从各位师傅那

;勇挑重担，2021年他作为项目负责人开展的“烟丝杂物视像识别系统”研发工作，首次自主实现了深度学习技术在烟丝杂物识别方面的应用，现已申报国家专利5项。接续

，对通道上的烟叶进行等级识别，减少了烟农的劳动强度，实现公平公正收购。图为操作工在利用机械进行烟叶智能分定级。王炳会摄“这台设备采用深度学习的方式和计算机视觉技术对

现场中的一幕。银白色的设备即烟叶智能收购分选定级系统，由中烟物流技术有限责任公司自主研制而成。“这台设备采用深度学习的方式以及计算机视觉技术对烟叶进行定级，能有效解决人工定级

烟叶智能收购分选定级系统，由中烟物流技术有限责任公司自主研制而成。“这台设备采用深度学习的方式以及计算机视觉技术对烟叶进行定级，能有效解决人工定级存在的‘人情关系烟’问题

变化和市场不确定性带来的风险。2.3 市场趋向精准把脉2.3.1 AI 技术发展趋势在安全管理领域，AI技术的发展趋势主要包括算法的不断升级和优化。例如，深度学习算法

提速分离，烟叶被逐片运送至烟叶智能分选设备处自动分选。设备利用图像识别技术与深度学习算法，对烟叶进行客观、公正的等级判定，彻底摆脱了传统人为判定中的主观因素

烟业智汇