摘要
本发明公开了一种基于图像识别的可降解餐具质检方法及系统,涉及餐具生产技术领域,解决了难以根据可降解餐具的初检数据,灵活设置抽检率,造成人力和时间成本的浪费的技术问题;包括以下步骤:根据生产线的布局,将可降解餐具按照生产线的不同分为若干生产线组,将生产线组中的可降解餐按照产品批次的不同,分若干为生产批次小组;根据不同生产批次小组的合格度评估值,设置对应生产批次小组的抽检率;根据初检结果,通过根据实际检测数据设定抽检率,可以更精准地管理和控制产品质量。设定基于实际数据的抽检率可以有效节约资源。初检合格度高的生产批次小组抽检率相对较低,节约人力和时间成本。
技术关键词
可降解餐具
尺寸缺陷
破损缺陷
质检方法
数据
深度学习技术
高分辨率相机
颜色
训练神经网络模型
强度
压力
机械
对比度
质检系统
图像采集模块
流水线
布局
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GRU模型
识别方法
定义特征
时序特征
物联网设备识别