[发明专利]印刷缺陷检测模型及印刷缺陷检测方法

权利要求书

1.一种印刷缺陷检测模型，其特征在于，包括：

提取模块，包括2个结构相同的多尺度骨架网络，被配置为同时提取参考图像I^ref及待检测图像I^det对应的多个语义特征图；

计算模块，被配置为基于多尺度注意力机制、所述参考图像I^ref对应的多个语义特征图及所述待检测图像I^det对应的多个语义特征图，计算所述参考图像I^ref与所述待检测图像I^det之间的相似度；

所述计算模块，还被配置为根据所述相似度，判断所述待检测图像I^det是否存在印刷缺陷。

2.根据权利要求1所述的印刷缺陷检测模型，其特征在于：

所述多尺度骨架网络结构包括多个卷积单元、多个残差单元、多个空洞卷积单元和多个上采样单元。

3.一种利用权利要求1所述的印刷缺陷检测模型进行印刷缺陷检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1利用2个结构相同的多尺度骨架网络，同时提取参考图像I^ref及待检测图像I^det对应的多个语义特征图；

S2基于多尺度注意力机制、所述参考图像I^ref对应的多个语义特征图及所述待检测图像I^det对应的多个语义特征图，计算所述参考图像I^ref与所述待检测图像I^det之间的相似度；

S3根据所述相似度，判断所述待检测图像I^det是否存在印刷缺陷。

4.根据权利要求3所述的印刷缺陷检测的方法，其特征在于，利用2个结构相同的多尺度骨架网络，同时提取参考图像I^ref及待检测图像I^det对应的多个语义特征图包括：

将所述参考图像I^ref依次输入由多个卷积单元和多个残差单元组成的第一序列模块Seq₁及由多个卷积单元和多个残差单元组成的第二序列模块Seq₂，分别得到与所述参考图像I^ref不同分辨率的两个语义特征图。

5.根据权利要求4所述的印刷缺陷检测的方法，其特征在于，在分别得到与所述参考图像I^ref不同分辨率的两个语义特征图之后，所述方法还包括：

将两个所述不同分辨率的语义特征图中的一个语义特征图依次输入所述多尺度骨架网络中空洞率互不相同的多个空洞卷积单元，得到第一语义特征图集合。

6.根据权利要求5所述的印刷缺陷检测的方法，其特征在于，在得到第一语义特征图集合之后，所述方法还包括：

分别将所述第一语义特征图集合中的各个语义特征图依次输入所述多尺度骨架网络中的第一上采样单元和第二上采样单元，分别得到与所述参考图像I^ref分辨率相同的多个语义特征图，生成第二语义特征图集合。

7.根据权利要求6所述的印刷缺陷检测的方法，其特征在于，利用2个结构相同的多尺度骨架网络，同时提取参考图像I^ref及待检测图像I^det的语义特征图包括：

针对待检测图像I^det，重复执行权利要求4-6中的步骤，生成第三语义特征图集合。

8.根据权利要求7所述的印刷缺陷检测的方法，其特征在于，所述计算所述参考图像I^ref与所述待检测图像I^det之间的相似度包括：

基于多尺度注意力机制，分别计算所述第二语义特征图集合中的各个语义特征图与所述第三语义特征图集合中相同尺度的语义特征图之间的余弦相似度，得到多个余弦相似度；

使用注意力权重对多个所述余弦相似度加权求和，得到参考图像I^ref与待检测图像I^det之间的相似度。