基于双目相机和卷积神经网络的烟包纹理识别方法、系统

本发明提供基于双目相机和卷积神经网络的烟包纹理识别方法、系统，包括S1、基于高速双目相机快速捕捉烟包纹理图像；S2、选择CNN作为主要模型，准确识别烟包表面纹理特征；S3、根据监测结果，生成至少包含监测结果和监测时间信息的识别报告。本发明通过提出的对焦策略，使得双目相机系统能够在各种生产条件下，都能达到所需的图像分辨率和质量，确保双目相机迅速准确地对焦，捕捉到烟包的细微特征，从而满足自动化监测系统对图像质量的严格要求，提高监测的准确性和效率。