[发明专利]基于深度学习的烟盒包装缺陷识别方法和装置在审
| 申请号： | 202210428101.3 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114708247A | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 黄良斌;黄良臻;蔡福海 | 申请（专利权）人： | 领先光学技术（常熟）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州易瑞智新专利代理事务所(普通合伙) 32338 | 代理人： | 曹锦涛 |
| 地址： | 215500 江苏省苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的烟盒包装缺陷识别方法和装置，属于香烟检测领域，所述方法包括：获取烟盒包装的第一图像信息；将所述第一图像信息输出第一训练模型中，判断所述第一图像新型是否符合要求，所述第一训练模型采用无监督的深度学习和训练得到；将所述第一图像信息输出第二训练模型中，判断所述第一图像新型是否符合要求，所述第二训练模型为有监督的深度学习和训练得到。本发明对烟盒包装存在的缺陷进行分类，根据缺陷类型设计了监督学习和无监督学习两种训练模型结合，实现了烟盒包装上的多种缺陷的检测，提高了缺陷检测的广度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 烟盒 包装 缺陷 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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