基于機器視覺檢測技術瓶裝礦泉水異物檢測在礦泉水制造業(yè)具有重要的應用價值。

瓶裝礦泉水在出廠前需要檢測是否含有雜質異物（工業(yè)上一般規(guī)定半徑大于 50 μm 的不溶性物質即為雜質異物），目前該環(huán)節(jié)檢測的手段主要是通過人工用人眼去尋找雜質異物，人工燈檢需要消耗大量的人力物力，對人眼健康傷害較大，且檢測效率低，可靠性差。而傳統(tǒng)的機器視覺檢測，能夠一定程度上緩解該問題，但是其性能依賴于圖像的質量，檢測速率、檢測精度有待提高。

深度學習能夠有效地捕捉目標物的特征，結合機器視覺深度學習算法的礦泉水異物ai視覺檢測，能夠極大程度提高檢測效率，提升異物檢測精度。

人工燈檢

瓶裝礦泉水異物樣本類型：a毛發(fā)，b橡膠，c蚊蟲，d塑料

瓶裝礦泉水樣本圖

數(shù)據(jù)集增值模塊通過增加訓練集樣本，加強網絡學習到更魯棒性的特征，從而使模型擁有更強的泛化能力。判別性特征學習模塊構建了一個深度卷積模型提取樣本特征，極大程度上保證提取特征的判別性，賦予網絡對樣本具有提取判別性表征的能力。細粒度信息獲取模塊設計了小尺度特征學習機制，建立小目標檢測層。

網絡結構圖

基于深度學習的瓶裝礦泉水異物ai視覺檢測的檢測速度為50 f/s，平均準確率為 96.22%

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