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摘要：本发明公开了一种包装盒凹凸点缺陷检测的方法及其装置，通过采集有凹凸点瑕疵的包装盒样本，对其进行图像压缩、特征融合、图像分割等处理方式获得区域特征图像集合，基于FCNN框架设计轻量化的深度神经网络，构建检测模型，利用样本的区域特征图像进行模型训练，获得高精度凹凸点缺陷检测模型，根据高精度检测模型对包装盒进行检测，实现了快速检测出包装盒中复杂和多尺度的凹凸点缺陷。
主权项：1.一种包装盒凹凸点缺陷检测的方法，其特征在于，包括：S1：获取包装盒检测图像；对检测图像进行处理获得特征图像；S2：提取特征图像的二值图，并对二值图进行闭运算，获得图像蒙版；S3：将图像蒙版和特征图像作乘运算，获得包装盒的区域特征图像；S4：采集有凹凸点缺陷的包装盒样本，按照步骤S1-S3获取包装盒的区域特征图像集合；S5：基于FCNN框架设计轻量化的深度神经网络，构建包装盒凹凸点缺陷检测模型，并根据区域特征图像集合对检测模型进行训练；S6：根据训练后的包装盒凹凸点缺陷检测模型对包装盒进行检测；所述步骤S5具体包括：S501：基于FCNN框架设计轻量化的深度神经网络Model；S502：依次标注区域特征图像集合区域特征图像的凹凸点信息，选取三分之二的区域特征图像组成模型训练集，剩余三分之一的区域特征图像组成模型测试集；S503：基于Model设置相应的网络参数和训练参数，将模型训练集输入至Model进行训练，获得凹凸点缺陷检测模型PreModel；S504：将模型测试集输入至凹凸点缺陷检测模型PreModel中进行检测，将检测结果与标注的凹凸点信息进行对比，计算模型误差ε；S505：判断是否满足εc，若判断结果为是，则获得高精度凹凸点缺陷检测模型Pre-Model；若判断结果为否，则返回步骤S503；其中c表示行业标准误差。
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百度查询： 亨印达(广东)印刷科技有限公司 一种包装盒凹凸点缺陷检测方法及装置
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