基于深度学习的烟卷污渍检测系统

本发明涉及一种基于深度学习的烟卷污渍检测系统，旨在解决传统人工检测效率低、误差大的问题。该系统包括图像采集模块、深度学习处理模块、污渍定位模块、显示与报警模块以及数据存储模块。通过图像采集模块获取烟卷表面的图像，深度学习处理模块利用预训练的卷积神经网络模型对图像进行处理，识别出污渍的位置。污渍定位模块将检测到的污渍区域以矩形或多边形框进行标注。显示与报警模块可实时展示标注结果，并在检测到污渍超过预设阈值时触发报警。数据存储模块用于保存检测图像及污渍位置信息，以便后续分析。该系统实现了烟卷污渍的高效、自动化检测，具有检测精度高、实时性强的优点，适用于烟草生产线的质量控制。