烟支表面缺陷检测算法部署方法

本发明公开了一种烟支表面缺陷检测算法部署方法，针对卷烟表面污渍在线实时检测及现场实际生产需求，结合深度学习的技术路线，使目标检测算法架构能够高效、准确地识别并定位卷烟表面污渍、黄斑等缺陷。主要包括：采集成品烟支的原始二维图像并进行预处理；标注并提取预处理后的烟支表面图像中的若干类特征；基于提取到的特征训练预先构建的目标检测模型，使模型预测并输出烟支表面缺陷的类别及位置；对目标检测模型的输出结果进行评估，并优化目标检测模型的性能；利用优化后的目标检测模型对实际采集的烟支图像进行表面缺陷检测。本发明结合真实的烟支生产现场情况，对目标检测算法进行针对性的训练与部署，使其有效适配烟支表面缺陷检测需求。