摘要
摘要：包装检测是生产过程中一项不可或缺的生产流程。传统的人工缺陷检测方法存在效率低下，检测主观性较强等问题。同时，长期工作产生的视觉疲劳现象，会降低质检员对包装缺陷判断的准确性。另一方面，传统质检投入极高的人工成本，检测效率也并不稳定。因此研究基于机器视觉的计算机自动检测算法显得尤为重要。随着图像处理技术的发展，推出了基于深度学习的缺陷包装检测方法。薯片生产线光照条件稳定，单一流水线产品类型固定，比较适合采用基于深度学习的方式检测产品缺陷，本文研究则着重于使用深度学习的方法对流水线上包装进行缺陷检测。基于此，本篇文章对金属包装物表面缺陷的视觉检测与识别系统进行研究，以供参考。
出版日期
2023年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
