一种基于AI视觉检测和边缘计算的烟草产品质检方法

本发明公开了一种基于AI视觉检测和边缘计算的烟草产品质检方法，涉及烟草产品质检技术领域，包括如下步骤：S1、在边缘节点采集视觉采集数据并进行预处理；S2、进行连续帧重叠取样并执行局部遮蔽重建，对连续图像片段进行异常排序；S3、采用对比学习编码网络建立判别映射关系并联合训练，构建视觉质检模型；S4、将视觉质检模型部署于边缘节点侧，计算窗口级质量状态概率并对质量状态概率进行递推修正；S5、构建质量状态路径，计算转移代价，并进行回溯寻优，确定烟草产品质检结果；S6、获取复核数据，并对视觉质检模型进行增量训练。本发明能够实现烟草产品质检图像在边缘侧的快速分析和异常识别，提升烟草产品质检的准确性。