本发明涉及青蒿素提纯技术领域，具体公开了一种基于机器视觉的青蒿素萃取智能跟踪与识别方法，结合青蒿素提纯过程中的视频数据(第一实时图像I和标准实时图像G)，设计高质量数据生成模型(双向级联迭代生成网络)，生成基于去噪数据(真实噪声图像N’)的高质量提纯数据(高质量图像G’)，利用有效的颜色分割算法对数据进行分割，设计有效的颜色识别模型(细粒度二分类网络)对高质量数据进行分类，使边缘计算设备根据颜色识别结果对安全阀开关进行操作，实现青蒿素气纯智能化识别与跟踪，实现对青蒿素提纯过程的无人化监控。本发明可逐步替代现有人工操作，降低安全生产风险，提高产品收率，降低生产成本。