一种结合机器视觉与深度学习技术的印刷品缺陷检测方法
公开
摘要
本发明实施例公开了一种结合机器视觉与深度学习技术的印刷品缺陷检测方法，包括步骤：对印刷制品表面图像高速在线采集，并实时传输至工控机等待检测处理；使用形态学算法对采集到的图像进行预处理，定位缺陷区域；提取缺陷区域图像输入到已经训练好的CRBM模型做深度学习，识别缺陷分类，最终输出识别结果完成印刷品缺陷识别。采用本发明，通过机器视觉的印刷品缺陷检测，实现印刷品表面套色检测、表面形状缺陷定位及特征提取、缺陷分类等功能，能够有效提高识别准确率及效率，降低误识别率，达到节省人力成本、提升生产效率、提升产品质量的目的。
基本信息
专利标题 ：
一种结合机器视觉与深度学习技术的印刷品缺陷检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299323A
申请号 ：
CN202111407930.5
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-11-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭雄斌杨时源曾昭杰
申请人 ：
广东山河实业有限公司
申请人地址 ：
广东省汕头市澄海路与普宁路交叉口东北角
代理机构 ：
广州三环专利商标代理有限公司
代理人 ：
彭妙玲
优先权 ：
CN202111407930.5
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/75 G06V10/774 G06K9/62 G06V10/20 G06V10/30
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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