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基于机器视觉的食品瓶罐包装缺陷检测研究进展
1
作者
陈卫东
刘超
+1 位作者
王莹
范冰冰
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期185-191,共7页
根据近年文献资料,介绍了机器视觉技术在食品瓶罐包装缺陷检测上的应用和发展,概述瓶罐包装缺陷检测系统的硬件结构和检测流程;梳理并分析基于图像处理技术和基于深度学习方法在食品瓶罐包装缺陷检测领域取得的研究成果,探讨分类网络模...
根据近年文献资料,介绍了机器视觉技术在食品瓶罐包装缺陷检测上的应用和发展,概述瓶罐包装缺陷检测系统的硬件结构和检测流程;梳理并分析基于图像处理技术和基于深度学习方法在食品瓶罐包装缺陷检测领域取得的研究成果,探讨分类网络模型和目标检测网络模型两种技术在该领域的优势和不足,并对未来的发展进行了展望,为智能瓶罐包装检测的创新和发展提供参考。
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关键词
机器视觉
包装缺陷检测
图像处理
深度学习
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题名
基于机器视觉的食品瓶罐包装缺陷检测研究进展
1
作者
陈卫东
刘超
王莹
范冰冰
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
粮食储运国家工程研究中心
出处
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期185-191,共7页
基金
财政部和农业农村部国家现代农业产业技术体系资助项目(CARS-03)。
文摘
根据近年文献资料,介绍了机器视觉技术在食品瓶罐包装缺陷检测上的应用和发展,概述瓶罐包装缺陷检测系统的硬件结构和检测流程;梳理并分析基于图像处理技术和基于深度学习方法在食品瓶罐包装缺陷检测领域取得的研究成果,探讨分类网络模型和目标检测网络模型两种技术在该领域的优势和不足,并对未来的发展进行了展望,为智能瓶罐包装检测的创新和发展提供参考。
关键词
机器视觉
包装缺陷检测
图像处理
深度学习
Keywords
machine vision
packaging defect detection
image processing
deep learning
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的食品瓶罐包装缺陷检测研究进展
陈卫东
刘超
王莹
范冰冰
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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