基于机器视觉的保健品生产贴标机检测系统

本发明公开了基于机器视觉的保健品生产贴标机检测系统，本发明涉及机器视觉检测技术领域，解决了缺乏基于历史数据的智能分析，导致同类异常重复发生率高，同时未充分考虑检测环境及生产工艺参数对检测结果的影响的技术问题，本发明通过对历史异常数据进行结构化分析，生成标准化异常原因分类及数据区间，使检测阈值设定更科学，结合异常数据区间信息，利用深度学习算法对实时贴标图像进行多特征检测，实现“几何缺陷+语义缺陷”全覆盖，通过多维度特征匹配从历史数据中筛选相似记录，结合异常消除率均值自动推荐最优调节方案，引入检测环境与异常关联分析，通过二次筛选提升调节策略的环境适配性，提高整体检测的准确性。