[发明专利]一种基于深度学习的印刷质量分类方法在审
| 申请号： | 202010668181.0 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111783901A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 王岩松;和江镇;方志斌;韩飞;黄浩;陆晗 | 申请（专利权）人： | 征图新视（江苏）科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州品益专利代理事务所(普通合伙) 32401 | 代理人： | 王涵江 |
| 地址： | 213161 江苏省常州市*** | 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质量分类方法，基于深度学习的网络模型根据样本集进行训练及优化，进行缺陷小图质量分类。将预先训练好的VGGNet‑16网络模型的前三组卷积层的参数固定，用缺陷小图数据集对VGGNet‑16网络模型的其余部分进行参数的微调。将VGGNet‑16网络模型的全连接层里面的Dropout层换成批标准化层。采用指数衰减法设置VGGNet‑16网络模型的学习率；在VGGNet‑16网络模型的损失函数中加入刻画模型复杂度的指标，训练VGGNet‑16网络模型时加入滑动平均模型。本发明采用深度学习方法实现印刷质量的分类，解决了部分缺陷类别由于样本量少而导致分类准确率差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 印刷 质量 分类 方法 | ||
【主权项】：
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