一种自适应机器视觉智能识别与分类系统

本发明涉及食品质量检测技术领域，提供了一种自适应机器视觉智能识别与分类系统，包括图像特征提取模块、阈值确定模块和异常判断模块。图像特征提取模块从传感器采集的食品图像中提取包含纹理、颜色和形状特征的特征统计量Fsv；阈值确定模块通过统计分布覆盖实际测量的Fsv数据分布，根据分布尾部分位数确定阈值；异常判断模块通过比较Fsv值与阈值判断食品是否异常，若超出阈值则判定为异常。该系统通过多传感器协同处理，对特征检测量进行标准化和合成，并采用自适应参数调整和多种统计分布模型优化阈值确定，实现对食品质量的智能检测与分类。本发明可以提高食品质量检测的准确性和适应性，降低误判风险。