[发明专利]一种结合深度学习和图像处理的烟盒缺陷识别方法

摘要

本发明公开了一种结合深度学习和图像处理的烟盒缺陷识别方法，该方法包括：获取原始图像并对原始图像进行处理，得到样本图像和烟盒图像；根据样本图像训练神经网络模型，得到特征提取模型；将烟盒图像输入到特征提取模型，并对特征提取模型中的卷积层的数据进行求导及加权求和，得到热力图；根据热力图和烟盒图像，计算得到烟盒图像中的缺陷长宽。通过使用本发明，能准确判断工业流水线上的烟盒是否存在缺陷并计算出烟盒中的缺陷区域范围和缺陷的具体大小。本发明作为一种结合深度学习和图像处理的烟盒缺陷识别方法，可广泛应用于图像处理领域。