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由于人为错误和有限的准确性，我们的客户在生产单元中对烟草变种进行分类时遇到了重大挫折。这导致了较低的生产利润率。消除烟草的手工分离和自动化解决方案是主要关注的问题。

深度神经网络有助于图像处理的优化决策和高精度的结果。没有DNN的图像处理是通过将捕获的图像与主图像进行比较来进行的。由于没有鲁棒和精确的算法，变体的分类对于基于规则的图像处理解决方案变得复杂。但深度学习的最佳算法可以实现这种复杂的分类。区域扫描相机使用一个适当的视野(FOV)，使图像是尖锐和清晰的。