[发明专利]基于深度学习的通用印刷缺陷检测方法及其模型在审
| 申请号： | 202010397628.5 | 申请日： | 2020-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN111709909A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 汪从玲 | 申请（专利权）人： | 安徽艾睿思智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙) 34125 | 代理人： | 李璐 |
| 地址： | 232200 安徽省合肥市高*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的通用印刷缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：获取缺陷印刷图像和对应的模板图像，进行初匹配；S2：对获取的缺陷图像进行人工标注，生成训练样本集，并对生成的训练样本集进行预处理；S3：搭建基于深度学习的卷积神经网络；S4：利用训练样本集离线训练深度学习算法；S5：将待检测后的缺陷图像和模板图像输入至预先训练好的印刷缺陷检测模型中进行检测，得出检测结果。还公开了一种基于深度学习的通用印刷缺陷检测模型。本发明基于深度学习方法建立深度卷积神经网络，通过印刷缺陷检测模型进行印刷缺陷检测，显著提高了印刷缺陷的检测速度和效率，该方法模型简洁，成本低，检测速度快，通用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 通用 印刷 缺陷 检测 方法 及其 模型 | ||
【主权项】：
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