【技術實現步驟摘要】
本申請涉及月餅質量檢測領域，尤其涉及一種基于人工智能的酥脆月餅生產安全質量監測方法及系統。
技術介紹
1、在月餅生產過程中，傳統的質量監測方法主要依賴人工目測和簡單的機器視覺檢測。人工目測存在主觀性強、效率低下、一致性差等問題；而簡單的機器視覺檢測主要基于邊緣檢測、顏色分析等基礎算法，僅能檢測產品的基本外觀特征，如大小、形狀等。同時，現有的檢測設備往往將外觀檢測與內部品質檢測割裂開來，導致檢測結果缺乏系統性和關聯性。傳統的生產工藝參數調整主要依賴經驗判斷，缺乏數據支撐和實時反饋機制。
2、相關技術存在以下不足：傳統的檢測方法無法同時兼顧月餅的外觀特征和內部品質，特別是對于酥脆月餅這類層次結構復雜的產品，其褶皺特征、層次結構、裂紋分布等細微特征難以準確識別。此外，檢測系統與生產工藝參數之間缺乏有效的關聯分析和反饋機制，導致質量異常問題無法得到及時預警和處理，影響產品質量的穩定性和一致性。
技術實現思路
1、本申請提供了一種基于人工智能的酥脆月餅生產安全質量監測方法及系統，用于建立一種能夠將多源感知數據、質量檢測、工藝參數優化進行深度融合的智能化月餅生產安全質量監測方法，實現對月餅生產全流程的智能監測和預警，并通過工藝參數的自動優化提升產品質量的穩定性。
2、第一方面，本申請提供了一種基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，所述基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法包括：對采集的月餅生產線上的360°多角度高清圖像組及內部結構紅外掃描數據進行時序同步采集及id關
3、第二方面，本申請提供了一種基于人工智能的月餅生產安全質量檢測系統，所述基于人工智能的月餅生產安全質量檢測系統包括：
4、采集模塊，用于對采集的月餅生產線上的360°多角度高清圖像組及內部結構紅外掃描數據進行時序同步采集及id關聯處理，得到多源感知數據；
5、識別模塊，用于對所述多源感知數據進行自適應增強及深度識別處理，得到多維表征特征數據；
6、檢測模塊，用于對所述多維表征特征數據中的外觀規格參數、表面紋理完整性、內部結構均勻度及夾心分布特征進行協同質量檢測處理，得到質量檢測特征數據；
7、分級模塊，用于對所述質量檢測特征數據中的外觀品質指標和內部品質指標進行歷史參照動態分級處理，得到等級評價映射數據；
8、監控模塊，用于對所述等級評價映射數據進行關鍵工藝參數變化及品質異常實時監控處理，得到質量風險預警數據；
9、處理模塊，用于對所述質量風險預警數據與歷史生產數據進行工藝關聯分析及優化處理，得到參數調控決策數據。
10、本申請提供的技術方案中，通過對月餅生產線上的360°多角度高清圖像組及內部結構紅外掃描數據進行時序同步采集及id關聯處理，實現了對月餅外觀和內部特征的全方位無死角采集，確保數據的完整性和一致性。通過對多源感知數據進行自適應增強及深度識別處理，有效提取了表面褶皺特征、層次結構特征等復雜特征信息，克服了傳統檢測方法依賴簡單幾何特征的局限性。在對多維表征特征數據進行協同質量檢測處理時，將外觀規格參數、表面紋理完整性、內部結構均勻度及夾心分布特征進行綜合分析，實現了內外部品質的一體化檢測。通過對質量檢測特征數據進行歷史參照動態分級處理，建立了基于歷史數據的自適應評價體系，使得品質評價更加客觀準確。在等級評價映射數據的處理過程中，通過關鍵工藝參數變化及品質異常實時監控，實現了生產過程中質量異常的及時發現和預警。最后，通過對質量風險預警數據與歷史生產數據進行工藝關聯分析及優化處理，形成了閉環的質量控制機制，有效提升了生產工藝的穩定性和產品質量的一致性。實現了從數據采集、特征提取、質量檢測到預警優化的全流程智能化管理。
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1.一種基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述對采集的月餅生產線上的360°多角度高清圖像組及內部結構紅外掃描數據進行時序同步采集及ID關聯處理，得到多源感知數據，包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述對所述多源感知數據進行自適應增強及深度識別處理，得到多維表征特征數據，包括：
4.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述對所述多維表征特征數據中的外觀規格參數、表面紋理完整性、內部結構均勻度及夾心分布特征進行協同質量檢測處理，得到質量檢測特征數據，包括：
5.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述對所述質量檢測特征數據中的外觀品質指標和內部品質指標進行歷史參照動態分級處理，得到等級評價映射數據，包括：
6.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監
7.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述對所述質量風險預警數據與歷史生產數據進行工藝關聯分析及優化處理，得到參數調控決策數據，包括：
8.一種基于人工智能的月餅生產安全質量檢測系統，用于實現如權利要求1-7中任一項所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述基于人工智能的月餅生產安全質量檢測系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述對采集的月餅生產線上的360°多角度高清圖像組及內部結構紅外掃描數據進行時序同步采集及id關聯處理，得到多源感知數據，包括：
3.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述對所述多源感知數據進行自適應增強及深度識別處理，得到多維表征特征數據，包括：
4.根據權利要求1所述的基于人工智能的月餅生產安全質量監測方法，其特征在于，所述對所述多維表征特征數據中的外觀規格參數、表面紋理完整性、內部結構均勻度及夾心分布特征進行協同質量檢測處理，得到質量檢測特征數據，包括：
5.根據權利...
【專利技術屬性】
技術研發人員：盧彬，盧帥，丁傳江，劉艷，王超，吳森森，
申請(專利權)人：河南盧師傅食品有限公司，
類型：發明
國別省市：
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