基于神经网络的瓶装白酒瓶瑕疵品检测分析与应用.docxVIP

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2025-08-11 发布于天津
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基于神经网络的瓶装白酒瓶瑕疵品检测分析与应用.docx

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摘要

瓶装白酒的质量保证和消费者安全取决于缺陷检测。本研究利用神经网络技术对瓶装白酒的缺陷进行识别和定位，以提高检测效率和准确性。研究表明，外观的质量直接影响市场竞争力。因此，本文提出了一种基于深度学习的缺陷检测方法，可有效识别瓶盖、标签、喷码和瓶身的缺陷。

采用LeNet、ResNet、VGG等卷积神经网络模型对天池平台提供的瓶装白酒缺陷检测数据集进行训练和测试，对比各模型的检测结果和性能，对检测结果进行分析和评估，可有效检测瓶装白酒的各种缺陷，提高检测的准确性和速度。降低检测成本和人工成本；为瓶装白酒的生产和质量管理提供一定的指导意义和应用价值，具有一定的推广意义和