[发明专利]基于深度学习的印刷品背景异色缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010427475.4 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111340898A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 王岩松;和江镇;方志斌;韩飞;张奔 | 申请（专利权）人： | 征图新视（江苏）科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/90 | 分类号： | G06T7/90;G06T7/11;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 常州品益专利代理事务所(普通合伙) 32401 | 代理人： | 乔楠 |
| 地址： | 213161 江苏省常*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的印刷品背景异色缺陷检测方法，包括：采集印刷品无缺陷图像，将采集到的图像进行前景灰度值置零处理，然后再将图像裁剪成M*N个K*K像素的子图像，收集一定数量的上述样本，作为训练样品集，建立深度学习网络，输入训练样品集，利用训练的深度学习网络对实际产品图像进行检测，根据各个小图匹配比率，生成M*N的二维矩阵，根据二维矩阵结果判断产品是否有无异色缺陷。本发明提高了异色缺陷的检出率，简化了深度学习训练流程。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 印刷品 背景 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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