佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院

本发明提出一种基于深度学习的玻璃瓶复杂印花缺陷在线检测方法，涉及瓶身印花缺陷检测技术领域，包括：采集不同光照状态下的瓶身图像；对瓶身图像预处理并融合成融合图像，并输入定位模型得到印花图案区域图像，对印花图案区域图像生成缺陷概率图和缺陷类型，并以此得到缺陷掩膜，计算缺陷掩膜的几何特征；将基于判废规则进行匹配以输出缺陷检测结果；将瓶身图像、缺陷类型、缺陷检测结果、检测时间戳和批次号关联存储到数据库并进行多维统计分析以生成质量报表。本发明能够精准识别并区分瓶身印花的多种缺陷类型，克服玻璃材质反光、曲面畸变、图案色彩渐变与重叠带来的干扰，实现印花区域的鲁棒定位与缺陷的精确分割的效果。

本发明涉及除湿机智能控制技术领域，提出一种整合宽度学习系统和PID的除湿机湿度智能调节方法和系统，除湿机湿度智能调节方法包括获取除湿机运行环境的实时监测数据；构建多核极限学习机自动编码器，通过核函数进行特征转换，生成映射特征矩阵；基于所述矩阵构造宽度学习系统的增强节点并整合，构建湿度智能预测模型，实现对未来时刻环境湿度的精准预测；计算预测值与目标湿度值的控制偏差，将其输入PID控制器，实时调整除湿机压缩机频率。本发明通过多核极限学习机提取数据特征，结合宽度学习系统的快速建模能力与PID控制的稳定性，显著提升了除湿机在复杂环境下的湿度调节精度与响应速度，实现了除湿过程的智能化与高效化控制。