基于多光谱融合与自适应阈值的透明包装异物检测方法、系统及介质

本申请提供了一种基于多光谱融合与自适应阈值的透明包装异物检测方法、系统及介质，该方法包括：基于多光谱成像技术同时获取目标物体的可见光图像与近红外图像，将可见光图像与近红外图像进行预处理，将预处理后的可见光图像与近红外图像进行融合处理，得到融合图像；构建深度学习判别模型，将融合图像输入深度学习判别模型，输出异物识别结果；提取异物识别结果的特征值，基于检测阈值对异物识别结果的特征值进行分析，得到异物参数信息，将异物参数信息与设定条件信息进行比较，生成报警信息，通过多光谱融合显著提升异物与背景之间的光谱差异，并通过深度学习判别模型可自动学习复杂纹理、反光特征，极大降低误报率。