摘要
本发明公开了一种基于无监督学习的结晶异常识别方法，涉及结晶异常识别技术领域，包括以下步骤：设置若干个机位，获取结晶视频流数据，抽帧解析得到多机位结晶帧图像；将每张图像切成若干个子块；采用无监督学习算法识别每个子块的结晶主体区域；对结晶主体区域进行特征提取，得到结晶主体特征；对比每个子块的结晶主体特征间的相似度，取最小相似度作为整体相似度；将整体相似度与自适应阈值进行比较，判断是否存在结晶异常。本申请通过多机位获取结晶视频流数据实现全方位异常识别，结合无监督学习算法、特征提取、相似度对比、自适应阈值，提高了结晶异常识别的全面性和鲁棒性。
