1.一种彩箱生产工艺智能控制方法，包括：准备原材料，所述原材料包括瓦楞纸板和分切原纸；面纸印刷；印刷缺陷检测；表面处理；覆面裱瓦；模切成型；订合成箱，其特征在于，所述印刷缺陷检测，包括：获取由摄像头采集的印刷后面纸图像；

对所述印刷后面纸图像进行多视角的特征提取以得到印刷后面纸融合图；

提取所述印刷后面纸融合图的隐含图像特征以得到印刷后面纸融合特征图；

基于所述印刷后面纸融合特征图，确定是否存在印刷缺陷；

其中，基于所述印刷后面纸融合特征图，确定是否存在印刷缺陷，包括：对所述印刷后面纸融合特征图进行特征分布优化以得到优化印刷后面纸融合特征图；

将所述优化印刷后面纸融合特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否存在印刷缺陷；

其中，对所述印刷后面纸融合特征图进行特征分布优化以得到优化印刷后面纸融合特征图，包括：对所述印刷后面纸融合特征图进行线性变换以使得特征矩阵的宽度和高度相等以得到转换后的印刷后面纸融合特征图；以如下优化公式对转换后的印刷后面纸融合特征图进行通道维度优化以得到优化印刷后面纸融合特征图；其中，所述优化公式为：；其中， 和

分别是所述转换后的印刷后面纸融合特征图的沿通道方向的第 和第 位置的特征矩阵，且 是尺度调节超参数， 是所述优化印刷后面纸融合特征图的沿通道方向的第 位置的特征矩阵， 是所述转换后的印刷后面纸融合特征图的沿通道方向的第 位置的特征矩阵的转置矩阵， 是所述转换后的印刷后面纸融合特征图的沿通道方向的第 位置的特征矩阵的倒数， 表示按位置加法， 表示按位置点乘，表示矩阵乘法。

2.根据权利要求1所述的彩箱生产工艺智能控制方法，其特征在于，对所述印刷后面纸图像进行多视角的特征提取以得到印刷后面纸融合图，包括：对所述印刷后面纸图像进行边缘信息特征提取以得到边缘检测印刷后面纸图像；

对所述印刷后面纸图像进行多级滤波特征提取以得到滤波后面纸图像；

对所述印刷后面纸图像局部灰度最大值特征提取以得到局部灰度最大值图像；

融合所述边缘检测印刷后面纸图像、所述滤波后面纸图像和所述局部灰度最大值图像以得到所述印刷后面纸融合图。

3.根据权利要求2所述的彩箱生产工艺智能控制方法，其特征在于，对所述印刷后面纸图像进行边缘信息特征提取以得到边缘检测印刷后面纸图像，包括：使用Canny边缘检测算法对所述印刷后面纸图像进行边缘检测以得到所述边缘检测印刷后面纸图像。

4.根据权利要求3所述的彩箱生产工艺智能控制方法，其特征在于，对所述印刷后面纸图像进行多级滤波特征提取以得到滤波后面纸图像，包括：对所述印刷后面纸图像进行多级滤波处理以得到所述滤波后面纸图像，其中，所述多级滤波处理包括高斯滤波、中值滤波和形态学滤波。

5.根据权利要求4所述的彩箱生产工艺智能控制方法，其特征在于，对所述印刷后面纸图像局部灰度最大值特征提取以得到局部灰度最大值图像，包括：对所述印刷后面纸图像进行图像块划分以得到印刷后面纸图像块的序列；

分别计算所述印刷后面纸图像块的序列中的各个印刷后面纸图像块的灰度最大值以得到所述局部灰度最大值图像。

6.根据权利要求5所述的彩箱生产工艺智能控制方法，其特征在于，提取所述印刷后面纸融合图的隐含图像特征以得到印刷后面纸融合特征图，包括：将所述印刷后面纸融合图通过基于卷积神经网络模型的特征提取器以得到所述印刷后面纸融合特征图。

7.根据权利要求6所述的彩箱生产工艺智能控制方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络模型的特征提取器，包括：输入层、卷积层、池化层、激活层和输出层。

8.根据权利要求7所述的彩箱生产工艺智能控制方法，其特征在于，将所述优化印刷后面纸融合特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否存在印刷缺陷，包括：将所述优化印刷后面纸融合特征图按照行向量或列向量进行展开为分类特征向量；

使用所述分类器的多个全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。

9.一种彩箱生产工艺智能控制系统，包括：准备原材料模块，所述原材料包括瓦楞纸板和分切原纸；面纸印刷模块；印刷缺陷检测模块；表面处理模块；覆面裱瓦模块；模切成型模块；订合成箱模块，其特征在于，所述印刷缺陷检测模块，包括：印刷后面纸图像获取单元，用于获取由摄像头采集的印刷后面纸图像；

特征提取单元，用于对所述印刷后面纸图像进行多视角的特征提取以得到印刷后面纸融合图；

隐含图像特征提取单元，用于提取所述印刷后面纸融合图的隐含图像特征以得到印刷后面纸融合特征图；

印刷缺陷确定单元，用于基于所述印刷后面纸融合特征图，确定是否存在印刷缺陷；

其中，基于所述印刷后面纸融合特征图，确定是否存在印刷缺陷，包括：对所述印刷后面纸融合特征图进行特征分布优化以得到优化印刷后面纸融合特征图；

将所述优化印刷后面纸融合特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否存在印刷缺陷；

其中，对所述印刷后面纸融合特征图进行特征分布优化以得到优化印刷后面纸融合特征图，包括：对所述印刷后面纸融合特征图进行线性变换以使得特征矩阵的宽度和高度相等以得到转换后的印刷后面纸融合特征图；以如下优化公式对转换后的印刷后面纸融合特征图进行通道维度优化以得到优化印刷后面纸融合特征图；其中，所述优化公式为：；其中， 和

分别是所述转换后的印刷后面纸融合特征图的沿通道方向的第 和第 位置的特征矩阵，且 是尺度调节超参数， 是所述优化印刷后面纸融合特征图的沿通道方向的第 位置的特征矩阵， 是所述转换后的印刷后面纸融合特征图的沿通道方向的第 位置的特征矩阵的转置矩阵， 是所述转换后的印刷后面纸融合特征图的沿通道方向的第 位置的特征矩阵的倒数， 表示按位置加法， 表示按位置点乘，表示矩阵乘法。