科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
文章探讨了使用卷积神经网络实现食品包装缺陷检测的方法。文章构建了一个综合的机器视觉系统，包括图像采集模块和上位机，以自动检测食品包装的缺陷。实验使用正常包装和缺陷食品包装的数据集，评估了模型的性能。模型评估结果显示，该方法在准确度、召回率、精确度和F1分数等方面表现出较高的性能，可用于实际生产中的质量控制。该检测方法为食品包装行业提供了一种先进的缺陷检测解决方案，同时也为机器视觉技术在其他工业领域的应用提供了有益的借鉴。
- 单位
文章探讨了使用卷积神经网络实现食品包装缺陷检测的方法。文章构建了一个综合的机器视觉系统，包括图像采集模块和上位机，以自动检测食品包装的缺陷。实验使用正常包装和缺陷食品包装的数据集，评估了模型的性能。模型评估结果显示，该方法在准确度、召回率、精确度和F1分数等方面表现出较高的性能，可用于实际生产中的质量控制。该检测方法为食品包装行业提供了一种先进的缺陷检测解决方案，同时也为机器视觉技术在其他工业领域的应用提供了有益的借鉴。
