基于深度学习的智能烘丝工艺控制方法及系统

本发明涉及烟草工艺领域，公开了一种基于深度学习的智能烘丝工艺控制方法及系统，包括采集烟丝实时状态数据，包括第一可见光图像、第一红外图像；对所述烟丝实时状态数据进行预处理，得到第二可见光图像、第二红外图像；采用光谱融合算法对所述第二可见光图像和所述第二红外图像进行有效融合，获取融合图像；从所述融合图像中提取多维度信息特征；基于所述多维度信息特征，采用深度学习模型生成工艺参数补偿值；根据所述工艺参数补偿值，通过闭环反馈系统实时调整烘丝设备的操作参数。与现有技术相比，本发明通过闭环反馈系统动态优化工艺参数，不仅提高检测精度，还能够实现智能化、动态化的控制调整，显著提高生产效率和成品质量。