[发明专利]基于深度学习的印刷品细小划痕、套印偏差检测方法有效
| 申请号： | 202010321716.7 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111524120B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 王岩松;和江镇;方志斌;韩飞;刘福 | 申请（专利权）人： | 征图新视（江苏）科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06N20/00 |
| 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 江苏省常州*** | 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细小划痕、套印偏差检测方法，基于有监督的深度学习检测方法通过GoogleNet模型进行标记、学习和检出划痕、套印偏差类缺陷，并根据GoogLeNet模型预测的缺陷位置信息以缺陷为中心分别在缺陷品和模板图上截取缺陷子图和好品子图；基于深度学习二分类方法在GoogLeNet模型基础上通过输入层6通道输入策略对检测输出的缺陷小图中的真正缺陷品和误检品进行二分类。本发明采用将有监督检测和二分类有效结合，在有监督的缺陷检测之后对检出结果生成的缺陷小图做二分类处理，并通过6通道输入策略提高二分类正确率，达到划痕、套印偏差类缺陷准确检出的同时并具备极低误检率效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 印刷品 细小 划痕 套印 偏差 检测 方法 | ||
【主权项】：
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