品检机在生产线异常产品识别中的技术原理主要包括以下几个方面：
1. 光学原理：品检机利用光学原理对产品进行检测。通过光学传感器对产品进行扫描和分析，可以检测出产品表面的缺陷、异物、尺寸等问题。例如，在全自动印刷品质量检测设备中，利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄图像，并与标准图像进行对比，以识别印刷过程中的错误，如污迹、墨点色差等缺陷。
2. 机械原理：品检机还通过机械装置对产品进行检测。例如，利用机械臂对产品进行抓取、旋转、翻转等操作，以检测出产品的重量、硬度、形状等问题。
3. 电子原理：品检机也会利用电子原理对产品进行检测。例如，利用电子秤对产品进行称重，或利用电子计数器对产品进行计数。
4. 图像处理技术：在更高级的检测中，如AOI（Automated Optical Inspection）检查机，会利用X射线、紫外线、红外线等检测技术，结合图像处理技术，将产品内部的缺陷和不良品进行定位和识别。图像处理系统对检测结果进行分析和处理，以确定产品的缺陷和不良品。
5. 计算机视觉技术：计算机视觉技术模仿人类解读图像的能力，通过高分辨率摄像头捕捉流水线上的产品图像，并利用先进的图像处理算法对捕捉到的图像进行分析和识别，提取产品的关键特征信息，如尺寸、形状、颜色等。然后将这些特征信息与预设的标准参数进行比对，以判断产品是否合格。
品检机在生产线异常产品识别中运用了多种技术原理，这些原理的综合应用使得品检机能够高效、准确地识别出生产线上的异常产品。
