摘要
本发明涉及计算机视觉技术领域,公开了基于图像识别的保健品生产监测控制方法及系统,包括以下步骤:S1、数据采集,通过工业相机、红外成像设备及环境传感器对保健品进行实时采集;S2、图像处理,对采集到的图像数据进行去噪、增强和边缘检测;S3、图像识别,使用卷积神经网络CNN对处理后的图像进行分析;S4、缺陷检测与预警,根据识别出的缺陷对产品质量进行评估,生成质量报告;S5、生产控制,根据缺陷检测的结果,自动调整生产工艺参数;S6、数据存储与溯源,将采集的生产数据、缺陷信息和质量控制参数存储在数据库中。本发明中,通过图像识别技术,能够自动识别并分类保健品的缺陷,避免了传统人工检测的低效和不一致性。
技术关键词
监测控制方法
保健品生产线
红外成像设备
工业相机
环境传感器
边缘检测
优化卷积神经网络
数据存储
直方图均衡化算法
梯度下降法
Softmax函数
低对比度图像
缺陷类别
区块链技术
图像处理
模糊逻辑控制
PID控制算法
系统为您推荐了相关专利信息
远程监测控制方法
风机叶片
构建数据结构
图像
特征点
预测系统
验证装置
气象预报数据
激光气体检测仪
封装容器
水口
识别方法
工业相机
图像处理技术识别
液面自动控制
自动装箱线
抓取输送线
纸箱输送线
抓取机器人
输送结构