一种基于卷积神经网络的食品包装完整性检测方法和系统

本申请提供一种基于卷积神经网络的食品包装完整性检测方法和系统。其中，从生产线上的多个角度部署的高清摄像机实时采集食品包装图像，得到食品包装图像数据集；基于所述食品包装图像数据集，对食品包装图像进行异常检测处理，生成初步的异常检测结果；根据所述初步的异常检测结果，使用深度强化学习算法对异常情况进行动态风险评估处理，得到异常确认报告；利用所述异常确认报告，通过云服务平台实时向生产控制系统反馈检测结果，对生产线的速度、包装材料的选择或预警信息进行自适应调整处理，生成优化后的生产控制方案。本申请提供的技术方案显著提升了食品包装缺陷的检测精度，有效解决了现有方案中检测精度低的问题。