一种检测电子烟生产线的产品缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质及计算机程序产品

本发明涉及机器视觉技术领域，公开了一种检测电子烟生产线的产品缺陷的方法、装置、计算机可读存储介质及计算机程序产品。所述方法包括：利用训练样本库进行深度学习模型的训练，得到用于OCR检测的字符识别模型；采用字符识别模型对待检产品的图像进行识别检测，对能识别出缺陷种类的NG产品根据缺陷种类进行自动分类，或，通知工作人员对不能识别出缺陷种类的NG产品的图像进行人工标注。本发明将传统的OCR检测和深度学习进行结合，为实现字符检测智能化开辟了道路，让机器视觉系统有了“大脑”，并且，其还可以在实际生成过程中不断积累经验，使检测结果越来越精准，极大地提高了生成效率。