【摘 要】
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由于社会的进步和生活条件的改善,人们对于食品品质的要求不断提高,食品包装若是残缺也会影响食品的质量。针对食品包装存在缺陷这一严重问题,受到了企业和厂家的格外重视。目前食品加工工厂大多数采用两种方式进行产品包装的缺陷检测:一种是进行人工检测,然而这种人工检测方式的正确率无法稳定地达到工业标准,并且伴有劳动成本高等问题,还可能存在漏检现象;另一种是基于机器学习的算法检测,此类方法需要对缺陷的特征进行定
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由于社会的进步和生活条件的改善,人们对于食品品质的要求不断提高,食品包装若是残缺也会影响食品的质量。针对食品包装存在缺陷这一严重问题,受到了企业和厂家的格外重视。目前食品加工工厂大多数采用两种方式进行产品包装的缺陷检测:一种是进行人工检测,然而这种人工检测方式的正确率无法稳定地达到工业标准,并且伴有劳动成本高等问题,还可能存在漏检现象;另一种是基于机器学习的算法检测,此类方法需要对缺陷的特征进行定义。但由于食品包装缺陷的尺寸较小且形状较为复杂,难以准确地对其特征进行提取,因此本文选用能够不断强化自身特征学习与表达能力的卷积神经网络对其进行检测。近几年,卷积神经网络在工业领域得到了越来越广泛的应用,具有较高的准确性和实用性。基于此,本文将其应用于食品缺陷的检测中,使其能够快速有效地检测出食品包装表面存在的缺陷。本文研究主要从以下两个方面展开:（1）基于卷积神经网络,研究食品包装缺陷检测算法。对食品包装缺陷的检测识别进行详细论述,并对数据增强、网络模型和注意力机制等模块进行改进,用以设计出适合落地于食品包装检测环境下的目标检测算法。（2）研究基于NVIDIA边缘计算平台的系统设计。本文设计了基于边缘计算平台的食品包装缺陷检测系统。硬件上采用边缘设备Jetson TX1作为计算平台,将改进后的缺陷检测模型部署到Jetson TX1中,并转换为更高效的onnx模型,在边缘计算平台实现模型的实时检测。本文完成了基于深度学习的食品包装检测的研究,最终本文所提出的食品包装检测算法mAP达到0.95,识别速度为59.7ms,相较于基线模型YOLOv5,精度提升了7.9%,识别速度提升了37%。本文设计的食品包装缺陷检测系统提升了缺陷检测的效率,解放了工人劳动力,能自动化且及时地发现食品包装存在的质量问题,进而避免耗费大量的人力物力在人工缺陷检测上,也能避免销售时产生的食品质量问题,可以为社会带来一定的经济效益。
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