烘烤控制方法、装置、烘烤设备和存储介质与流程

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1.本技术涉及自动控制技术领域，尤其涉及一种烘烤控制方法、装置、烘烤设备和存储介质。

背景技术：

2.对于某些产品的生产来说，对产品生产烘烤目标进行烘烤脱水处理，是产品生产过程中的必要步骤。例如，烟草烘烤是卷烟加工的必要流程，通过对烟草进行烘烤处理，降低烟草中的含水量，才能满足后续卷烟包装等生产步骤的要求。
3.目前在烘烤目标烘烤脱水处理过程中，为了保证对烘烤目标的烘烤质量，需要烘烤人员观测烘烤目标的颜、水分、形状等，进而依据经验判断烘烤目标的烘烤状态，对烘干温度、湿度等参数进行调节。但是，这种烘烤方式使得烘烤质量受烘烤人员经验和水平影响较大，导致烘烤质量参差不齐，影响产品质量。

技术实现要素：

4.基于上述需求，本技术提出一种烘烤控制方法、装置、烘烤设备和存储介质，以解决现有技术中的烘烤方式影响产品质量的问题。
5.本技术提出的技术方案具体如下：
6.一方面，本技术提供了一种烘烤控制方法，包括：
7.计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度；其中，所述样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像；
8.基于所述图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的参考图像；所述样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定；所述目标时刻为拍摄所述样本图像的时刻；
9.按照所述参考图像对应的烘烤参数对所述烘烤目标的烘烤参数进行调整。
10.进一步的，以上所述的方法中，所述烘烤目标图像包括从各个拍摄位置对烘烤目标进行拍摄得到的图像组；所述样本图像库包括多个样本图像组，每个所述样本图像组均包括从所述各个拍摄位置对样本烘烤目标进行拍摄得到的图像；
11.所述计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度，包括：
12.计算所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度；
13.基于所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，确定所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组的图像差异度。
14.进一步的，以上所述的方法中，所述计算所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，包括：
15.计算所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离。
16.进一步的，以上所述的方法中，所述基于所述图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的参考图像，包括：
17.基于所述图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
18.进一步的，以上所述的方法中，所述基于所述图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像，包括：
19.计算所述图像差异度以及每个样本图像组的烘烤状态差异度的乘积；每个样本图像组的烘烤状态差异度，表示根据拍摄该组样本图像时的烘烤参数而确定的烘烤状态与根据该组样本图像而确定的烘烤状态之间的差异；所述烘烤状态差异度与所述烘烤状态可信度呈负相关关系；
20.根据每个样本图像组对应的乘积，从所述样本图像库中确定与所述烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
21.进一步的，以上所述的方法中，所述样本图像组的烘烤状态可信度的确定过程，包括：
22.获取每个样本图像组中的每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态；所述第一烘烤状态根据拍摄每张图像时的烘烤参数确定，所述第二状态根据每张图像确定；
23.计算每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异；
24.根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度。
25.进一步的，以上所述的方法中，所述根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度，包括：
26.将每个样本图像组中所有的图像对应的烘烤状态差异和预设的修正参数的和，确定为每个样本图像组的烘烤状态可信度；其中，所述修正参数为正数。
27.进一步的，以上所述的方法中，所述按照所述参考图像对应的烘烤参数对所述烘烤目标的烘烤参数进行调整，包括：
28.判断所述烘烤目标的烘烤参数与所述参考图像对应的烘烤参数是否相同；
29.若所述烘烤目标的烘烤参数与所述参考图像对应的烘烤参数不相同，则调整所述烘烤目标的烘烤参数，直至所述烘烤目标的烘烤参数与所述参考图像对应的烘烤参数相同。
30.进一步的，以上所述的方法中，所述烘烤目标包括烟草。
31.另一方面，本技术还提供了一种烘烤控制装置，包括：
32.计算模块，用于计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度；其中，所述样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像；
33.选择模块，用于基于所述图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的参考图像；所述样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度
而确定：所述目标时刻为拍摄所述样本图像的时刻；
34.调整模块，用于按照所述参考图像对应的烘烤参数对所述烘烤目标的烘烤参数进行调整。
35.另一方面，本技术还提供了一种烘烤设备，包括处理器，以及与处理器连接的存储器、摄像头；
36.所述摄像头，用于获取烘烤目标图像；
37.所述存储器，用于存储计算机程序和样本图像库，所述样本图像库中存储样本图像，以及样本图像的烘烤状态可信度信息；其中，所述样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像；所述样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定；所述目标时刻为拍摄所述样本图像的时刻；
38.所述处理器，用于通过运行所述计算机程序，计算从摄像头获取的烘烤目标图像与存储器中存储的样本图像之间的图像差异度；基于所述图像差异度以及样本图像的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的参考图像；按照所述参考图像对应的烘烤参数对所述烘烤目标的烘烤参数进行调整。
39.另一方面，本技术还提供了一种存储介质，包括：所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如以上任意一项所述的烘烤控制方法的各个步骤。
40.本技术的烘烤控制方法、装置、烘烤设备和存储介质，能够将当前的烘烤目标对应的烘烤目标图像与样本图像库中的样本图像进行比对，基于烘烤目标图像与样本图像之间的图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像中确定与烘烤目标图像匹配的参考图像。本技术根据与烘烤目标图像匹配的参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整，实现了烘烤参数的自动调整，避免烘烤人员经验和水平对烘烤质量的影响，保证产品质量。
41.进一步的，上述图像差异度能够表征烘烤目标图像与样本图像之间的差异程度；烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定，能够表征样本图像所处的烘烤状态的可靠程度，即，通过上述两种方式确定的烘烤状态差异越小，样本图像所处的烘烤状态的可靠程度越高。本技术基于图像差异度和烘烤状态可信度两个角度进行考量，从样本图像库中选择与烘烤目标图像差异程度小、烘烤状态的可靠程度高的参考图像，根据参考图像的对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行自动调整时能够按照更加准确的调整方向进行调整，进一步保证产品质量。
附图说明
42.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
43.图1是本技术实施例提供的一种烘烤控制方法的流程示意图；
44.图2是本技术实施例提供的一种烘烤箱的结构示意图；
45.图3是本技术实施例提供的一种烘烤曲线示意图；
46.图4是本技术实施例提供的一种计算烘烤目标图像与样本图像之间的图像差异度的流程示意图；
47.图5是本技术实施例提供的另一种烘烤箱的结构示意图；
48.图6是本技术实施例提供的一种从样本图像库中确定参考图像的流程示意图；
49.图7是本技术实施例提供的一种调整烘烤目标的烘烤参数的流程示意图；
50.图8是本技术实施例提供的一种烘烤控制装置的结构示意图；
51.图9是本技术实施例提供的一种烘烤设备的结构示意图。
具体实施方式
52.本技术实施例技术方案适用于对烘烤状态进行控制的应用场景，采用本技术实施例技术方案，能够实现烘烤参数的自动调整，减少烘烤人员的烘烤经验和水平对烘烤质量的影响，保证烘烤产品的质量。
53.示例性的，本技术实施例技术方案可应用于硬件处理器等硬件设备，或包装成软件程序被运行，当硬件处理器执行本技术实施例技术方案的处理过程，或上述软件程序被运行时，可以实现对烘烤状态的控制。本技术实施例只对本技术技术方案的具体处理过程进行示例性介绍，并不对本技术技术方案的具体执行形式进行限定，任意形式的可以执行本技术技术方案处理过程的技术实现形式，都可以被本技术实施例所采用。
54.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
55.本实施例提出一种烘烤控制方法，参见图1所示，该方法包括：
56.s101、计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度。
57.上述烘烤目标指的是被烘烤的对象。可以将烘烤目标放置于烘烤箱内，通过控制烘烤箱内的温度、湿度、风速和升温速度等参数，实现对烘烤目标的烘烤。示例性的，烟草是生产卷烟的重要烘烤目标，在卷烟的生产过程中，可以将烟草作为烘烤目标。
58.烘烤目标图像指的是烘烤目标的图像，可以通过摄像头采集上述烘烤目标图像。具体的，为了保证烘烤目标图像的清晰度，可以将摄像头设置于烘烤箱的内壁上，从烘烤箱的内部拍摄烘烤目标图像。
59.图2是本技术实施例提供的一种烘烤箱的结构示意图。示例性的，如图2所示，为了避免烘烤箱内的高温损坏摄像头21，可以在摄像头21的外部设置隔热防护罩22。具体的，隔热防护罩22扣装于烘烤箱的内壁20而形成隔热防护空间，摄像头21安装于隔热防护空间中。而且，通过设置隔热防护罩22，使摄像头21与烘烤目标之间保持一定的距离，避免摄像头21与烘烤目标之间的距离过近出现图像模糊的情况，提高图像的清晰度。
60.此外，现有技术中为了避免摄像头21与烘烤目标之间的距离过近出现烘烤目标图像模糊的情况，一般会采取不在摄像头21的附近放置烘烤目标的方式，但是这样的方式会使得烘烤箱内存在一部分空余空间，烘烤箱内部的空余空间容易形成空气旋涡，空气的流
动性变差。但是在烘烤过程中需要不断地变化烘烤箱内的温度、湿度等参数，以达到提高烘烤质量的目的，这部分空余空间由于空气的流动性差，温度、湿度等烘烤参数变化慢，在调整烘烤箱内的温度、湿度等烘烤参数时，无法迅速的将空余空间附近的温度、湿度等参数调整至烘烤目标当前的烘烤状态所需要的数值，导致空余空间附近的烘烤目标的烘烤质量较低。
61.本技术的实施例，通过设置隔热防护罩22，能够满足摄像头21的最小对焦距离，而且不必为了保证摄像头21的最小对焦距离而预留空余空间作为拍摄空间，避免烘烤过程中空余的空间形成空气漩涡的情况，保证空余空间附近的烘烤目标的烘烤质量。
62.上述样本图像库指的是预先设置的用于存储图像的数据库。样本图像库中存储有大量的样本图像。样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像，样本图像用于与当前获取到的烘烤目标图像进行比对，从样本图像库中选取与烘烤目标图像匹配的参考图像，以便于按照参考图像的烘烤参数调节当前烘烤目标的烘烤参数。
63.其中，样本烘烤目标指的是在通过本实施例的烘烤控制方法对烘烤目标进行烘烤控制之前，为了采集样本图像而进行烘烤的对象。为了提高对烘烤目标的烘烤质量，可以设置采集大量的样本烘烤目标，采集每组样本烘烤目标在烘烤过程中的图像。为了保证样本烘烤目标的图像的清晰度，也可以在烘烤箱内部设置隔离防护罩形成隔热防护空间，将摄像头放置于隔热防护空间内，采集样本烘烤目标的图像。
64.对样本烘烤目标进行烘烤时，可以采用现有技术中常规的烘烤方式进行烘烤，本实施例不做限定。
65.本技术的实施例中，计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的所有的样本图像之间的图像差异度。
66.示例性的，在形成样本图像库时，样本烘烤目标在烘烤过程中，摄像头在每个拍照周期均在同一个固定位置获取一张样本图像，然后将多个样本烘烤目标在烘烤过程中多个拍照周期获取的样本图像存储于样本图像库中。对应的，在对烘烤目标进行烘烤处理时，在每个拍照周期也可以均在上述固定位置获取一张烘烤目标图像。计算烘烤目标图像与样本图像库中的每张样本图像之间的图像差异度。
67.烘烤箱内不同的部位温度、湿度、风速以及升温速度等参数可能存在一定的差距，导致烘烤箱内不同部位的烘烤目标的烘烤状态并不相同，通过单一的烘烤目标图像无法准确确定所有烘烤目标的烘烤状态。
68.基于此，又一示例性的，在形成样本图像库时，样本烘烤目标在烘烤过程中，摄像头在每个拍照周期均在多个固定位置荻取对应数量的样本图像组，然后将多组样本烘烤目标在烘烤过程中多个拍照周期获取的样本图像存储于样本图像库中。对应的，在对烘烤目标进行烘烤处理时，在每个拍照周期，摄像头也可以在上述多个固定位置获取对应数量的烘烤目标图像。上述多个固定位置可以根据实际情况进行设置，以摄像头的拍摄区域能够覆盖最外层的全部或者部分烘烤目标为宜，本实施例不做限定。计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像差异度。
69.需要说明的是，摄像头一般设置于烘烤箱的内壁上，因此摄像头能够采集到烘烤箱中设置于最外层的烘烤目标的图像。故本技术的实施例中，以摄像头的拍摄区域能够覆盖最外层的全部或者部分烘烤目标为宜。
70.图像差异度指的是烘烤目标图像与样本图像之间相差的程度，烘烤目标图像与样本图像之间的图像差异度越大，烘烤目标图像与样本图像之间的图像相似度越低。可以通过提取特征向量的方式计算烘烤目标图像与样本图像之间的图像差异度，本实施例不做限定。
71.s102、基于图像差异度以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像。
72.上述样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定；该目标时刻为拍摄样本图像的时刻。
73.具体的，拍摄样本图像的时刻对应的烘烤参数，包括拍摄样本图像时对应的温度、烘烤时间等参数。基于拍摄样本图像时对应的温度、烘烤时间等参数，以及样本烘烤目标的外观表现，能够得到拍摄样本图像的时刻对应的烘烤状态。
74.示例性的，图3所示为目前常见的三段式烟草烘烤温度曲线，x轴为烘烤时间，y轴为烘烤温度。该三段式烟草烘烤温度曲线将烟草分为三个烘烤阶段，第一阶段为定黄、第二阶段为定、第三阶段为干筋。上述三个烘烤阶段需要达到的目标，以及，不同烘烤阶段在不同时刻对应的烘烤温度如图3所示。因此，结合拍摄样本图像的时刻样本烘烤目标的烘烤温度和烘烤时间，通过查阅图3即能够确定拍摄样本图像的时刻对应的烘烤状态。
75.又一示例性的，可以在图3所示定黄、定和干筋三个烘烤阶段的前提下，对烟草烘烤过程进行进一步细化，将烟草的整个烘烤过程划分为7个阶段，包括变黄前期、变黄中期、变黄后期、定前期、定后期、干筋前期、干筋后期。那么可以在图3的基础上，划分出变黄前期、变黄中期、变黄后期、定前期、定后期、干筋前期、干筋后期对应的温度和烘干时间，得到细分后的温度曲线。因此，即使将烟草的整个烘烤过程划分为7个阶段，结合拍摄样本图像的时刻样本烘烤目标的烘烤温度和烘烤时间，通过查阅细分后的温度曲线即能够确定拍摄样本图像的时刻对应的烘烤状态。
76.具体的，根据样本图像确定的烘烤状态，可以是将所有的样本图像发送给专业技术人员，由专业技术人员对样本图像对应的烘烤状态进行逐一标注。若样本图像的数量巨大，由专业技术人员进行逐一标注可能效率较低，在这样的情况下可以建立深度学习网络模型，通过对深度学习网络模型进行烘烤状态的标注训练，进而得到收敛的深度学习网络模型，通过深度学习网络模型进行自动标注，能够提高标注效率。
77.本实施例中，烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定。根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态与根据样本图像确定的烘烤状态之间越接近，则表示通过上述两种方式确定的烘烤状态的差异度越小，该样本图像的烘烤状态可信度越高。
78.示例性的，若通过上述两种完全不同的方式，确定的拍摄样本图像的时刻样本烘烤目标的烘烤状态相同，则表示拍摄样本图像的时刻样本烘烤目标确实处于该种状态，样本图像的烘烤状态可信度高；若通过上述两种完全不同的方式，确定的拍摄样本图像的时刻样本烘烤目标的烘烤状态完全不相同且相差较大，例如通过一种方式确定拍摄样本图像的时刻样本烘烤目标的烘烤状态为变黄前期，通过另一种方式确定拍摄样本图像的时刻样本烘烤目标的烘烤状态为干筋前期，则表示其中一种确定烘烤状态的方式出现问题，该样本图像的烘烤状态可信度较低。
79.本实施例中，基于上述方式预先确定样本图像对应的烘烤状态可信度。以便于在获取到烘烤目标图像后，能够基于样本图像的烘烤状态可信度和上述步骤确定的图像差异度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像。
80.本实施例基于图像差异度和烘烤状态可信度两个角度进行考量，目的是从样本图像库中选择与烘烤目标图像的图像差异度小、烘烤状态可信度高的参考图像。
81.s103、按照参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整。
82.若样本图像与烘烤目标图像的图像差异度小，则表示该样本图像与烘烤目标图像的相似度高；若样本图像的烘烤状态可信度高，则表示由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度小，拍摄样本图像的时刻样本烘烤目标的烘烤参数是相对较为准确的烘烤参数。
83.从样本图像库中选择与烘烤目标图像的图像差异度小的样本图像，目的是，选择与拍摄烘烤目标图像时烘烤目标的烘烤状态接近的样本图像作为参考图像。从样本图像库中选择烘烤状态可信度高的样本图像，目的是，选择目标时刻样本烘烤目标的烘烤参数是相对较为准确的烘烤参数的样本图像作为参考图像。按照该参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行自动调整时，能够按照更加准确的调整方向进行调整，进一步保证产品质量。
84.本实施例中，能够将当前的烘烤目标对应的烘烤目标图像与样本图像库中的样本图像进行比对，基于烘烤目标图像与样本图像之间的图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像中确定与烘烤目标图像匹配的参考图像。本技术根据与烘烤目标图像匹配的参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整，实现了烘烤参数的自动调整，避免烘烤人员经验和水平对烘烤质量的影响，保证产品质量。
85.进一步的，上述图像差异度能够表征烘烤目标图像与样本图像之间的差异程度；烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定，能够表征样本图像所处的烘烤状态的可靠程度，即，通过上述两种方式确定的烘烤状态差异越小，样本图像所处的烘烤状态的可靠程度越高。本技术基于图像差异度和烘烤状态可信度两个角度进行考量，从样本图像库中选择与烘烤目标图像差异程度小、烘烤状态的可靠程度高的参考图像，根据参考图像的对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行自动调整时能够按照更加准确的调整方向进行调整，进一步保证产品质量。
86.作为一种可选的实现方式，如图4所示，在本技术另一实施例中公开了，以上实施例的烘烤目标图像包括从各个拍摄位置对烘烤目标进行拍摄得到的图像组；样本图像库包括多个样本图像组，每个样本图像组均包括从各个拍摄位置对样本烘烤目标进行拍摄得到的图像。
87.以上实施例的步骤计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度，具体可以包括如下步骤：
88.s401、计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度。
89.由于烘烤箱内不同的部位温度、湿度、风速以及升温速度等参数可能存在一定的差距，导致烘烤箱内不同部位的烘烤目标的烘烤状态并不相同，通过单一的烘烤目标图像
无法准确确定所有烘烤目标的烘烤状态，本技术的实施例在获取烘烤目标图像时，从多个拍摄位置对烘烤目标进行拍照得到图像组。对应的，在形成样本图像库时，样本烘烤目标在烘烤过程中，摄像头在每个拍照周期也在上述拍摄位置获取样本图像，每个拍照周期获取的样本图像组成一组样本图像组，将获取到的多组样本图像组存储于样本图像库中。
90.基于此，本实施例中获取到的烘烤目标图像与样本图像库中任意一组样本图像组中的图像数量相同，并且图像的拍摄位置一一对应。
91.可以根据实际的烘烤过程中烘烤箱的体积、烘烤目标的种类、烘烤目标在烘烤箱内的放置密度等确定实际的拍摄位置，本实施例并不限定拍摄位置的具体所在，只要摄像头在所有的拍摄位置进行拍摄时，得到的烘烤目标图像或者样本图像组能够覆盖最外层的全部或者部分烘烤目标即可。
92.示例性的，如图2所示，可以在烘烤箱的内壁上设置导轨23和移动装置24，导轨23经过上述拍摄位置。摄像头21设置在导轨23上并与移动装置24相连，摄像头21可以每隔预设时间进行一次移动拍摄，获取烘烤目标图像或者样本图像组。具体移动拍摄步骤为：在移动装置24的带动下沿着导轨23移动，摄像头21在移动过程中经过拍摄位置时，在拍摄位置暂停拍照，完成拍照后移动装置24带动摄像头继续移动，直至摄像头21在所有的拍摄位置均完成拍摄。上述的预设时间可以根据实际情况确定，例如设置为10分钟，本实施例不做限定。
93.移动装置24、导轨23可以均设置在隔热防护罩22扣装于烘烤箱的内壁20而形成隔热防护空间内，避免烘烤箱内高温对移动装置24、导轨23的影响。
94.示例性的，移动装置24可以包括电机、传动装置和滚轮，摄像头21通过滚轮安装于导轨23上，滚轮通过传动装置与电机连接，电机转动时，能够通过传动装置带动滚轮在导轨23上移动，进而使得摄像头21能够在导轨23上移动。
95.导轨23包括垂直于地面的第一导轨和环形的第二导轨。具体的，若烘烤箱的内壁的宽度小于或者等于预设宽度，则在烘烤箱的内壁上设置垂直于地面的第一导轨。其中，上述预设宽度的取值与摄像头21在拍摄位置能够照射的场景宽度有关，示例性的，可以设置预设宽度的值为摄像头21在当前位置能够照射的场景宽度值。第一导轨的高度应与烘烤箱内烘烤目标的放置高度相匹配，以使摄像头21在第一导轨上移动拍摄时，能够拍摄到该摄像头21相对的全部或者大部分烘烤目标。如图2所示，安装有摄像头21的内壁的宽度小于或者等于预设宽度，在该内壁上设置垂直于地面的第一导轨，以使摄像头21能够沿着该导轨在垂直于地面的方向上下移动，拍摄该面对应的烘烤目标的图像。
96.若烘烤箱的内壁的宽度大于预设宽度，则在烘烤箱的内壁上设置环形的第二导轨。第二导轨的高度也应与烘烤箱内烘烤目标的放置高度相匹配，第二导轨的长度应与烘烤箱内烘烤目标的放置长度相匹配，以使摄像头21在第二导轨上移动拍摄时，能够拍摄到该摄像头21相对的全部或者大部分烘烤目标。图5是本技术实施例提供的另一种烘烤箱的结构示意图，如图5所示，安装有摄像头21的内壁20的宽度大于预设宽度，则在该内壁上设置的导轨23环形的第二导轨，以使摄像头21能够在移动装置24的带动下沿着该环形的第二导轨移动，拍摄该面对应的烘烤目标的图像。
97.又一示例性的，若烘烤目标为烟草，烘烤箱为烤烟房，一般烤烟房的进烟门形成的内壁和进烟门相对的内壁宽度较小，距离长，可以在进烟门的内壁和进烟门相对的内壁均
设置垂直于地面的第一导轨；烤烟房剩余的两侧内壁宽度较长，距离短，可以在其中一侧设置环形的第二导轨。而且，一般烤烟房上下会挂三层烟草，因此第一导轨对应三层烟草可以设置三个拍摄位置，在每个拍摄位置，摄像头能够获取对应该层的烟草的图像。而第二导轨在垂直于地面的部分同样可以分别设置三个拍摄位置，在平行于地面的部分可以分别设置五个拍摄位置，以使摄像头能够拍摄到全部或者大部分烘烤目标的图像。
98.本实施例中，计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度。以便于根据烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，确定烘烤目标图像与每个样本图像组的图像差异度。
99.s402、基于烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，确定烘烤目标图像与每个样本图像组的图像差异度。
100.如果烘烤目标图像与样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度均较小，则表示烘烤目标图像与该样本图像组的图像差异度较小；如果烘烤目标图像与样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度均较大，则表示烘烤目标图像与该样本图像组的图像差异度较大。
101.示例性的，可以通过如下公式确定烘烤目标图像与每个样本图像组的图像差异度：
[0102][0103]
上述公式中，m
(x，t)
表示烘烤目标图像与样本图像库中第x炕第t轮次的样本图像组的图像差异度；若将所有的拍摄位置按照从1到n排序，k
l
表示烘烤目标图像与样本图像组中的序号为l的拍摄位置对应的图像之间的差异度；n表示烘烤目标图像的数量。
[0104]
本实施例中，考虑到烘烤箱内不同的部位的温度、湿度、风速以及升温速度等参数的影响，可能导致烘烤箱内不同部位的烘烤目标的烘烤状态并不相同，在烘烤箱内设置多个拍摄位置，以便于在不同的拍摄位置拍摄多张图像，为计算烘烤目标图像与每个样本图像组的图像差异度提供更加丰富的数据基础，以便于选择与拍摄烘烤目标图像时烘烤目标的烘烤状态接近的样本图像作为参考图像。
[0105]
作为一种可选的实现方式，以上实施例的步骤计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，具体可以包括如下步骤：
[0106]
计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离。
[0107]
具体的，本实施例计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离，将烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离确定为烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度。
[0108]
图像特征距离指的是两张图像对应的特征值之间差值，若图像包含多种特征，提取两张图像对应的多种特征值，计算两张图像的每种特征值的差值，将所有特征值的差值和确定为两张图像的图像特征距离。
[0109]
从烘烤目标图像与样本图像中提取特征值的步骤如下：
[0110]
先对图像进行预处理，包括滤波、去噪、提取感兴趣区域等。预处理完成之后，可以
通过特征提取算法针对预处理后的图像进行特征值的提取。特征提取算法包括通过深度学习的方式，例如利用卷积神经网络等；还可以包括直方图法、统计特征法等传统的特征提取算法，本实施例不做限定。
[0111]
示例性的，若烘烤目标为烟草，从烘烤目标图像与样本图像中提取特征值的步骤具体如下：
[0112]
烟括叶肉区域和叶脉区域，叶肉和叶脉在烘烤过程中颜变化不同，因此需要对图像进行预处理，将叶肉区域和叶脉区域分隔开。首先可以对图像进行滤波去噪；然后进行感兴趣区域分割，图像中可能会包含大量背景信息，对特征提取存在影响，因此可以采用传统算法分割，如hsv阈值分割，特征值聚类分析等方式，分割感兴趣区域；得到感兴趣区域后，可以分割烟草的叶肉区域和叶脉区域，在某些阶段，叶脉区域的变化较为明显，而叶肉变化不明显，是判断烘烤阶段的重要特征依据，因此本实施例中分割烟草的叶肉区域和叶脉区域，此外，由于叶脉区域较小且特征不明显，本实施例中采用深度学习语义分割方法。
[0113]
预处理完成之后，采用传统算法与深度学习结合的方式，进行图像特征值的提取。具体的，针对叶脉区域和叶肉区域，均采用两种方式进行特征提取，例如，采用卷积神经网络和直方图法，提取叶脉区域的特征值，包括叶脉区域的颜特值征、纹理特征值等；同样，采用卷积神经网络和直方图法，提取叶肉区域的特征值，包括叶肉区域的颜特征值、纹理特征值等。集合采用卷积神经网络和直方图法提取的叶脉区域的特征值，得到叶脉区域特征值；集合采用卷积神经网络和直方图法提取的叶肉区域的特征值，得到叶肉区域特征值。
[0114]
计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离时，计算上述处于相同拍摄位置的图像的叶肉区域的特征值差值，计算处于相同拍摄位置的图像的叶脉区域的特征值差值，将差值和确定为处于相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离。计算公式如下：
[0115]kl
＝|dr
l-dc
l
|+|fr
l-fc
l
|
[0116]
上述公式中，k
l
表示烘烤目标图像与样本图像组中的序号为l的拍摄位置对应的图像之间的差异度，dr
l
为烘烤目标图像中序号为l的拍摄位置对应的图像的叶肉特征值；dc
l
为样本图像组中序号为l的拍摄位置对应的叶肉特征值；fr
l
为烘烤目标图像中序号为l的拍摄位置对应的图像的叶脉特征值；fc
l
为样本图像组中序号为l的拍摄位置对应的图像的叶脉特征值。
[0117]
本技术的实施例中，计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离，能够有效确定烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度。
[0118]
作为一种可选的实现方式，以上实施例的步骤基于图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像，具体可以包括如下步骤：
[0119]
基于图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
[0120]
正如以上实施例的记载，由于烘烤箱内不同的部位温度、湿度、风速以及升温速度等参数可能存在一定的差距，导致烘烤箱内不同部位的烘烤目标的烘烤状态并不相同，因
此，为了给从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像的计算过程提供更加丰富的数据基础，本技术的实施例在获取烘烤目标图像和样本图像时，从多个拍摄位置对烘烤目标进行拍照。
[0121]
根据烘烤目标图像与样本图像库中每一个样本图像组之间的图像差异度、以及每一个样本图像组的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
[0122]
本实施例如此设置，为从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像的计算过程提供更加丰富的数据基础，以便于选择与拍摄烘烤目标图像时烘烤目标的烘烤状态接近、目标时刻样本烘烤目标的烘烤参数是相对较为准确的烘烤参数的样本图像作为参考图像。
[0123]
作为一种可选的实现方式，如图6所示，以上实施例的步骤基于图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像，具体可以包括如下步骤：
[0124]
s601、计算图像差异度以及每个样本图像组的烘烤状态差异度的乘积。
[0125]
上述每个样本图像组的烘烤状态差异度，表示根据拍摄该组样本图像时的烘烤参数而确定的烘烤状态与根据该组样本图像而确定的烘烤状态之间的差异，烘烤状态差异度与烘烤状态可信度呈负相关关系。
[0126]
根据拍摄该组样本图像时的烘烤参数而确定的烘烤状态与根据该组样本图像而确定的烘烤状态之间越接近，则表示通过上述两种方式确定的烘烤状态的差异度越小，该样本图像的烘烤状态可信度越高。相反，根据拍摄该组样本图像时的烘烤参数而确定的烘烤状态与根据该组样本图像而确定的烘烤状态之间差距越大，则表示通过上述两种方式确定的烘烤状态的差异度越大，该样本图像的烘烤状态可信度越低。
[0127]
本技术的实施例中，目的是从样本图像库中选择与烘烤目标图像差异程度小、烘烤状态的可靠程度高的参考图像，也就是说，从样本图像库中选择与烘烤目标图像差异程度小、烘烤状态差异度小的参考图像。基于此，可以采用计算图像差异度以及每个样本图像组的烘烤状态差异度的乘积的方式，通过比较烘烤目标图像与预设的样本图像库中的每个样本图像组之间的图像差异度，与该样本图像组的烘烤状态差异度的乘积的大小，从样本图像库中确定参考图像。
[0128]
s602、根据每个样本图像组对应的乘积，从样本图像库中确定与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
[0129]
本实施例中，目的是从样本图像库中选择与烘烤目标图像差异程度小、烘烤状态差异度小的参考图像，那么获取每个样本图像组对应的乘积后，从中选择最小的乘积值对应的样本图像组，作为参考图像即可。具体计算公式如下：
[0130][0131]
上述公式中，m
(x，t)
表示烘烤目标图像与样本图像库中第x炕第t轮次的样本图像组的图像差异度；s
(x，t)
表示样本图像库中第x炕第t轮次的样本图像组的烘烤状态差异度。
[0132]
本实施中，从样本图像库中选择与烘烤目标图像差异程度小、烘烤状态差异度小的样本图像组作为参考图像，根据参考图像的对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行
自动调整时能够按照更加准确的调整方向进行调整，进一步保证产品质量。
[0133]
作为一种可选的实现方式，以上实施例的样本图像组的烘烤状态可信度的确定过程包括如下步骤：
[0134]
获取每个样本图像组中的每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态；计算每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异；根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度。
[0135]
具体的，第一烘烤状态根据拍摄每张图像时的烘烤参数确定，第二状态根据每张图像确定。具体获取每个样本图像组中的每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态的过程在以上的实施例中已经进行过详细的记载，此处不作赘述，本领域的技术人员参照以上实施例的记载即可。
[0136]
进一步的，本实施例中计算每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异。可以按照烘烤目标的烘烤过程，为烘烤目标对应的烘烤状态进行排序。计算每张图像对应的第一烘烤状态的序号和第二烘烤状态的序号的差值，作为该张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异。
[0137]
示例性的，若烘烤样本为烟草，按照烟草的烘烤过程，将烟草的7个烘烤状态黄前期、变黄中期、变黄后期、定前期、定后期、干筋前期、干筋后期进行排序，黄前期对应序号1、变黄中期对应序号2、变黄后期对应序号3、定前期对应序号4、定后期对应序号5、干筋前期对应序号6、干筋后期对应序号7、在整个烘烤过程中不应该出现的状态对应序号0。
[0138]
若样本图像组的某张样本图像，确定的第一烘烤状态为烟草处于变黄中期对应序号2，确定的第二烘烤状态为烟草处于定后期应序号5，那么该张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异的值为3。
[0139]
若样本图像组的某张样本图像，确定的第一烘烤状态为烟草处于变黄中期对应序号2，确定的第二烘烤状态为烟草处于变黄中期对应序号2，那么该张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异的值为0。
[0140]
进一步的，确定每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异后，根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，能够确定该样本图像组的烘烤状态可信度。
[0141]
具体的，每个样本图像组中图像对应的烘烤状态差异越小，则表示该样本图像组的烘烤状态可信度越高。每个样本图像组中图像对应的烘烤状态差异越大，则表示该样本图像组的烘烤状态可信度越低。
[0142]
本技术的实施例中，通过计算样本图像组中每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异，能够有效确定每个样本图像组的烘烤状态可信度，以便于能够选择目标时刻样本烘烤目标的烘烤参数是相对较为准确的烘烤参数的样本图像作为参考图像，按照该参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行自动调整时，能够按照更加准确的调整方向进行调整，进一步保证产品质量。
[0143]
作为一种可选的实现方式，以上实施例的步骤根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度，具体可以包括如下步骤：
[0144]
将每个样本图像组中所有的图像对应的烘烤状态差异和预设的修正参数的和，确定为每个样本图像组的烘烤状态可信度；其中，修正参数为正数。
[0145]
具体的，可以根据如下公式计算每个样本图像组对应的烘烤状态可信度：
[0146][0147]
上述公式中，s
(x，t)
表示样本图像库中第x炕第t轮次的样本图像组的烘烤状态差异度。若将所有的拍摄位置按照从1到n排序，p
l
表示样本图像组中的序号为l的拍摄位置对应的图像的第一烘烤状态，q
l
表示样本图像组中的序号为l的拍摄位置对应的图像的第二烘烤状态，a表示修正参数。
[0148]
其中，设置修正参数的目的是保证s
(x，t)
的值不为零。这是由于一旦p
l
和q
l
的值相同，使得s
(x，t)
的值为零，在通过计算图像差异度以及每个样本图像组的烘烤状态差异度的乘积时，无论图像差异度的取值如何，得到的乘积值均为0，即图像差异度这一参数起不到任何作用，从样本图像库中选择与烘烤目标图像的图像差异度小的样本图像，即选择与拍摄烘烤目标图像时烘烤目标的烘烤状态接近的样本图像作为参考图像的目的无法实现。因此，本实施例中设置修正参数a，以避免上述情况。
[0149]
修正参数a为正数，示例性的，a的取值可以为1。
[0150]
示例性的，若a的取值为1，烘烤样本为烟草，烟草烘烤过程中黄前期对应序号1、变黄中期对应序号2、变黄后期对应序号3、定前期对应序号4、定后期对应序号5、干筋前期对应序号6、干筋后期对应序号7、在整个烘烤过程中不应该出现的状态对应序号0，且拍摄位置为22个，那么s
(x，t)
的最大值为155，最小值为1。
[0151]
本实施例中，通过计算每个样本图像组中所有的图像对应的烘烤状态差异和预设的修正参数和的方式确定每个样本图像组的烘烤状态可信度，计算简单，能够有效提高图像的处理速度。
[0152]
作为一种可选的实现方式，如图7所示，以上实施例的步骤按照参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整，具体可以包括如下步骤：
[0153]
s701、判断烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数是否相同；若烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数不相同，则执行步骤s702；若烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数相同，则结束执行。
[0154]
本技术的实施例中，在获取到样图图像后，对应存储拍摄该样本图像烘烤箱内的烘烤参数。其中，烘烤参数至少包括温度、湿度、风速和升温速度。检测获取烘烤目标图像时，烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数是否相同，如果烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数不相同，则需要执行步骤s702，对烘烤目标的烘烤参数进行调整，如果烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数相同，则不需要对烘烤目标的烘烤参数进行调整，本步骤结束执行。
[0155]
需要说明的是，判断烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数是否相同，指的是判断烘烤目标的温度与参考图像对应的温度是否相同、判断烘烤目标的温度与参考图像对应的温度是否相同、判断烘烤目标的风速与参考图像对应的风速是否相同，以及，判断烘烤目标的升温速度与参考图像对应的升温速度是否相同，在判断温度、湿度、风速和升温速度均相同的情况下，确定烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数相同；在温度、湿度、风速和升温速度中存在至少一项不同时，确定烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数不相同。
[0156]
而且，上述相同并没有限定参数值完全相同，即对应的参数值的差值在预设的范围内，则表示参数相同。例如，若烘烤目标的温度与参考图像对应的温度相差的温度值在预设的温度范围内，则表示烘烤目标的温度与参考图像对应的温度相同；若烘烤目标的湿度与参考图像对应的湿度相差的湿度值在预设的湿度范围内，则表示烘烤目标的湿度与参考图像对应的湿度相同；若烘烤目标的风速与参考图像对应的风速相差的风速值在预设的风速范围内，则表示烘烤目标的风速与参考图像对应的风速相同；若烘烤目标的升温速度与参考图像对应的升温速度相差的升温速度值在预设的升温速度范围内，则表示烘烤目标的升温速度与参考图像对应的升温速度相同。
[0157]
温度范围、温度范围、风速范围和升温速度范围可以根据实际情况进行设置，本实施例不做限定。
[0158]
s702、调整烘烤目标的烘烤参数，直至烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数相同。
[0159]
若烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数不相同，则需要按照参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整，直至烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数相同。
[0160]
本技术的实施例中，根据参考图像的对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行自动调整时能够按照更加准确的调整方向进行调整，进一步保证产品质量。
[0161]
作为一种可选的实现方式，烘烤目标包括烟草。将本实施例的烘烤控制方法应用于对烟草的烘烤处理中，能够自动对烟草的烘烤参数进行调整，避免烘烤人员经验和水平对烟草烘烤质量的影响。而且，本实施例基于图像差异度和烘烤状态可信度两个角度进行考量，从样本图像库中选择与烟草图像差异程度小、烘烤状态的可靠程度高的参考图像，根据参考图像的对应的烘烤参数对烟草的烘烤参数进行自动调整时能够按照更加准确的调整方向进行调整，进一步保证烟草烘烤质量。
[0162]
与上述烘烤控制方法相对应的，本技术实施例还公开了一种烘烤控制装置，参见图8所示，该装置包括：
[0163]
计算模块100，用于计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度；其中，样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像；
[0164]
选择模块110，用于基于图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像；样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定；目标时刻为拍摄样本图像的时刻；
[0165]
调整模块120，用于按照参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整。
[0166]
本实施例的烘烤控制装置，根据与烘烤目标图像匹配的参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整，实现了烘烤参数的自动调整，避免烘烤人员经验和水平对烘烤质量的影响，保证产品质量。进一步的，本实施例基于图像差异度和烘烤状态可信度两个角度进行考量，从样本图像库中选择与烘烤目标图像差异程度小、烘烤状态的可靠程度高的参考图像，根据参考图像的对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行自动调整时能够按照更加准确的调整方向进行调整，进一步保证产品质量。
[0167]
可选的，在本技术的另一个实施例中，烘烤目标图像包括从各个拍摄位置对烘烤目标进行拍摄得到的图像组；样本图像库包括多个样本图像组，每个样本图像组均包括从各个拍摄位置对样本烘烤目标进行拍摄得到的图像；
[0168]
以上实施例的计算模块100，包括：
[0169]
计算单元，用于计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度；
[0170]
确定单元，用于基于烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，确定烘烤目标图像与每个样本图像组的图像差异度。
[0171]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的计算单元计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度时，具体用于：
[0172]
计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离。
[0173]
可选的，在本技术的另一个实施例中，确定单元基于图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像时，具体用于：
[0174]
基于图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
[0175]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的确定单元，包括：
[0176]
计算子单元，用于计算图像差异度以及每个样本图像组的烘烤状态差异度的乘积；每个样本图像组的烘烤状态差异度，表示根据拍摄该组样本图像时的烘烤参数而确定的烘烤状态与根据该组样本图像而确定的烘烤状态之间的差异；烘烤状态差异度与烘烤状态可信度呈负相关关系；
[0177]
确定子单元，用于根据每个样本图像组对应的乘积，从样本图像库中确定与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
[0178]
可选的，在本技术的另一个实施例中，烘烤控制装置，还包括：
[0179]
获取模块，用于获取每个样本图像组中的每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态；第一烘烤状态根据拍摄每张图像时的烘烤参数确定，第二状态根据每张图像确定；
[0180]
状态差异计算模块，用于计算每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异；
[0181]
确定模块，用于根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度。
[0182]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的确定模块根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度时，具体用于：
[0183]
将每个样本图像组中所有的图像对应的烘烤状态差异和预设的修正参数的和，确定为每个样本图像组的烘烤状态可信度；其中，修正参数为正数。
[0184]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的调整模块120，包括：
[0185]
判断单元，用于判断烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数是否相同；
[0186]
调整单元，用于若烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数不相同，则调整烘烤目标的烘烤参数，直至烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数相同。
[0187]
可选的，在本技术的另一个实施例中，烘烤目标包括烟草。
[0188]
具体的，上述的烘烤控制装置的各个单元的具体工作内容，请参见上述方法实施例的内容，此处不再赘述。
[0189]
本技术另一实施例还提出一种烘烤设备，参见图9所示，该烘烤设备包括：
[0190]
存储器200、处理器210和摄像头220；存储器200和摄像头220分别与处理器210相连。
[0191]
其中，摄像头220作为一种输入设备，用于获取烘烤目标图像；
[0192]
存储器200用于存储计算机程序和样本图像库，样本图像库中存储样本图像，以及样本图像的烘烤状态可信度信息；其中，样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像；样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定；目标时刻为拍摄样本图像的时刻；
[0193]
处理器210，用于通过运行存储器200中存储的计算机程序，计算从摄像头获取的烘烤目标图像与存储器中存储的样本图像之间的图像差异度；基于图像差异度以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像；按照参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整。
[0194]
具体的，上述烘烤设备还可以包括：总线、通信接口230和输出设备240。
[0195]
处理器210、存储器200、通信接口230和输出设备240通过总线相互连接。其中：
[0196]
总线可包括一通路，在计算机系统各个部件之间传送信息。
[0197]
处理器210可以是通用处理器，例如通用中央处理器(cpu)、微处理器等，也可以是特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，asic)，或一个或多个用于控制本技术方案程序执行的集成电路。还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0198]
处理器210可包括主处理器，还可包括基带芯片、调制解调器等。
[0199]
存储器200中保存有执行本技术技术方案的计算机程序，还可以保存有操作系统和其他关键业务。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。更具体的，存储器200可以包括只读存储器(read-only memory，rom)、可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备、随机存取存储器(random access memory，ram)、可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备、磁盘存储器、flash等等。
[0200]
输入设备除了包括上述的摄像头220之外，还可包括接收用户输入的数据和信息的装置，例如键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、语音输入装置、触摸屏、计步器或重力感应器等，输入设备、处理器210、存储器200、通信接口230和输出设备240通过总线相互连接。
[0201]
输出设备240可包括允许输出信息给用户的装置，例如显示屏、打印机、扬声器等。
[0202]
通信接口230可包括使用任何收发器一类的装置，以便与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(ran)，无线局域网(wlan)等。
[0203]
处理器210执行存储器200中所存放的程序，以及调用其他设备，可用于实现本技术上述实施例所提供的烘烤控制方法的各个步骤。
[0204]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的烘烤目标图像包括从各个拍摄位置对烘烤目标进行拍摄得到的图像组；样本图像库包括多个样本图像组，每个样本图像组均包括从各个拍摄位置对样本烘烤目标进行拍摄得到的图像；
[0205]
以上实施例的处理器210计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度，包括：
[0206]
计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度；
[0207]
基于烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，确定烘烤目标图像与每个样本图像组的图像差异度。
[0208]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的处理器210计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，包括：
[0209]
计算烘烤目标图像与每个样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离。
[0210]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的处理器210基于图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的参考图像，包括：
[0211]
基于图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
[0212]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的处理器210基于图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从样本图像库中选出与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像，包括：
[0213]
计算图像差异度以及每个样本图像组的烘烤状态差异度的乘积；每个样本图像组的烘烤状态差异度，表示根据拍摄该组样本图像时的烘烤参数而确定的烘烤状态与根据该组样本图像而确定的烘烤状态之间的差异；烘烤状态差异度与烘烤状态可信度呈负相关关系；
[0214]
根据每个样本图像组对应的乘积，从样本图像库中确定与烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。
[0215]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的处理器210还用于：
[0216]
获取每个样本图像组中的每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态；第一烘烤状态根据拍摄每张图像时的烘烤参数确定，第二状态根据每张图像确定；
[0217]
计算每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异；
[0218]
根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度。
[0219]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的处理器210根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度，包括：
[0220]
将每个样本图像组中所有的图像对应的烘烤状态差异和预设的修正参数的和，确定为每个样本图像组的烘烤状态可信度；其中，修正参数为正数。
[0221]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的处理器210按照参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整，包括：
[0222]
判断烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数是否相同；
[0223]
若烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数不相同，则调整烘烤目标的烘烤参数，直至烘烤目标的烘烤参数与参考图像对应的烘烤参数相同。
[0224]
可选的，在本技术的另一个实施例中，以上实施例的烘烤目标包括烟草。
[0225]
本实施例提供的烘烤设备，与本技术上述实施例所提供的烘烤控制方法属于同一申请构思，可执行本技术上述任意实施例所提供的烘烤控制方法，具备执行上述烘烤控制方法相应的功能模块和有益效果未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本技术上述实施例提供的烘烤控制方法的具体处理内容，此处不再加以赘述。
[0226]
除了上述方法和设备以外，本技术的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器210运行时使得处理器210执行上述实施例所提供的烘烤控制方法的各个步骤。
[0227]
计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术实施例操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0228]
此外，本技术的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器210执行上述实施例所提供的烘烤控制方法的各个步骤。
[0229]
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0230]
对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
[0231]
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0232]
本技术各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，各实施例中记载的技术特征可以进行替换或者组合。
[0233]
本技术各实施例种装置及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
[0234]
本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间
接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0235]
作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。
[0236]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或子模块的形式实现。
[0237]
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0238]
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件单元，或者二者的结合来实施。软件单元可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0239]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0240]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术x对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：

1.一种烘烤控制方法，其特征在于，包括：计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度；其中，所述样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像；基于所述图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的参考图像；所述样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定；所述目标时刻为拍摄所述样本图像的时刻；按照所述参考图像对应的烘烤参数对所述烘烤目标的烘烤参数进行调整。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述烘烤目标图像包括从各个拍摄位置对烘烤目标进行拍摄得到的图像组；所述样本图像库包括多个样本图像组，每个所述样本图像组均包括从所述各个拍摄位置对样本烘烤目标进行拍摄得到的图像；所述计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度，包括：计算所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度；基于所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，确定所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组的图像差异度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的差异度，包括：计算所述烘烤目标图像与每个所述样本图像组中对应相同拍摄位置的图像之间的图像特征距离。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的参考图像，包括：基于所述图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像差异度，以及样本图像组的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像，包括：计算所述图像差异度以及每个样本图像组的烘烤状态差异度的乘积；每个样本图像组的烘烤状态差异度，表示根据拍摄该组样本图像时的烘烤参数而确定的烘烤状态与根据该组样本图像而确定的烘烤状态之间的差异；所述烘烤状态差异度与所述烘烤状态可信度呈负相关关系；根据每个样本图像组对应的乘积，从所述样本图像库中确定与所述烘烤目标图像匹配的样本图像组，作为参考图像。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述样本图像组的烘烤状态可信度的确定过程，包括：获取每个样本图像组中的每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态；所述第一烘烤状态根据拍摄每张图像时的烘烤参数确定，所述第二状态根据每张图像确定；计算每张图像对应的第一烘烤状态和第二烘烤状态之间的烘烤状态差异；根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状
态可信度。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据每个样本图像组中每张图像对应的烘烤状态差异，确定每个样本图像组的烘烤状态可信度，包括：将每个样本图像组中所有的图像对应的烘烤状态差异和预设的修正参数的和，确定为每个样本图像组的烘烤状态可信度；其中，所述修正参数为正数。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述参考图像对应的烘烤参数对所述烘烤目标的烘烤参数进行调整，包括：判断所述烘烤目标的烘烤参数与所述参考图像对应的烘烤参数是否相同；若所述烘烤目标的烘烤参数与所述参考图像对应的烘烤参数不相同，则调整所述烘烤目标的烘烤参数，直至所述烘烤目标的烘烤参数与所述参考图像对应的烘烤参数相同。9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述烘烤目标包括烟草。10.一种烘烤控制装置，其特征在于，包括：计算模块，用于计算烘烤目标图像与预设的样本图像库中的样本图像之间的图像差异度；其中，所述样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像；选择模块，用于基于所述图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的参考图像；所述样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定；所述目标时刻为拍摄所述样本图像的时刻；调整模块，用于按照所述参考图像对应的烘烤参数对所述烘烤目标的烘烤参数进行调整。11.一种烘烤设备，其特征在于，包括处理器，以及与处理器连接的存储器、摄像头；所述摄像头，用于获取烘烤目标图像；所述存储器，用于存储计算机程序和样本图像库，所述样本图像库中存储样本图像，以及样本图像的烘烤状态可信度信息；其中，所述样本图像包括样本烘烤目标在烘烤过程中的图像；所述样本图像的烘烤状态可信度由根据目标时刻的烘烤参数确定的烘烤状态和根据样本图像确定的烘烤状态之间的差异度而确定；所述目标时刻为拍摄所述样本图像的时刻；所述处理器，用于通过运行所述计算机程序，计算从摄像头获取的烘烤目标图像与存储器中存储的样本图像之间的图像差异度；基于所述图像差异度以及样本图像的烘烤状态可信度，从所述样本图像库中选出与所述烘烤目标图像匹配的参考图像；按照所述参考图像对应的烘烤参数对所述烘烤目标的烘烤参数进行调整。12.一种存储介质，其特征在于，包括：所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至9中任意一项所述的烘烤控制方法的各个步骤。

技术总结

本申请提出一种烘烤控制方法、装置、烘烤设备和存储介质，能够将当前的烘烤目标对应的烘烤目标图像与样本图像库中的样本图像进行比对，基于烘烤目标图像与样本图像之间的图像差异度，以及样本图像的烘烤状态可信度，从样本图像中确定与烘烤目标图像匹配的参考图像。本申请根据与烘烤目标图像匹配的参考图像对应的烘烤参数对烘烤目标的烘烤参数进行调整，实现了烘烤参数的自动调整，避免烘烤人员经验和水平对烘烤质量的影响，保证产品质量。保证产品质量。保证产品质量。