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申请/专利权人:广西师范大学;昆山国检联信息科技有限公司
摘要:本发明涉及计算机图像控制系统领域,具体涉及一种基于深度卷积自编码器的艺术品缺陷检测方法,包括:获取艺术品的图像数据;对图像数据进行预处理,得到增强图像;基于增强图像应用边缘检测技术提取初步缺陷特征,并进行标注,得到缺陷数据集;利用深度卷积神经网络基于缺陷数据集进行特征训练,并得到识别模型;利用识别模型对艺术品进行缺陷检测,确定缺陷的位置和类型;基于缺陷的位置和类型在图像上进行标记,并采用定位设备在原图上进行定位。从而可以自动对艺术品图像进行检测,具有较高的准确性和效率。
主权项:1.一种基于深度卷积自编码器的艺术品缺陷检测方法,其特征在于,包括:获取艺术品的图像数据;对图像数据进行预处理,得到增强图像;基于增强图像应用边缘检测技术提取初步缺陷特征,并进行标注,得到缺陷数据集;利用深度卷积神经网络基于缺陷数据集进行特征训练,并得到识别模型;利用识别模型对艺术品进行缺陷检测,确定缺陷的位置和类型;基于缺陷的位置和类型在图像上进行标记,并采用定位设备在原图上进行定位。
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百度查询: 广西师范大学 昆山国检联信息科技有限公司 一种基于深度卷积自编码器的艺术品缺陷检测方法
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