[发明专利]一种基于多分区匹配和差异模型学习的印刷品表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202011489519.2 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112598631A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 魏登明;杨海东;杨宏亮;李泽辉;胡晓强 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06T7/90;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 江金城 |
| 地址： | 528225 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多分区匹配和差异模型学习的印刷品表面缺陷检测方法，该方法主要包括如下步骤：首先将模板图像分成m*n个分区，然后针对每个分区使用自动阈值判定该分区是否含有检测信息，然后提取特征信息创建形状模板，然后在测试图像上进行匹配对位，使得截取的测试分区图像与模板分区图像高度重合，接下来进行图像差分处理、边缘处理，筛选出各种缺陷信息。然后人工检查缺陷信息，将人工认为不是缺陷的信息收集放入差异样本中进行训练，然后在后续的检测过程中滤除类似的缺陷。该方法可对检测结果的纠正和训练，使检测效果更智能化，减少传统检测方法造成过多误检和过检的情况发生。可实现印刷品表面缺陷检测更加稳定和准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分区 匹配 差异 模型 学习 印刷品 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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