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龙图腾网恭喜厦门高赢科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的印刷品瑕疵检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119762491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510274822.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的印刷品瑕疵检测方法及系统是由何文磊;谢希设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的印刷品瑕疵检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的印刷品瑕疵检测方法及系统，涉及印刷品瑕疵检测技术领域，解决了传统的检测方法在处理高精度印刷品表面微小破碎瑕疵时，常常出现漏检、误检的情况，特别是在处理表面结构复杂、瑕疵特征不明显的情况下，检测准确率难以保证的问题，本发明通过区域划分、历史数据分类、图像对比和异常点精确定位等技术手段，建立了一套高效、智能的瑕疵检测流程，利用深度学习模型的强大计算能力和专业的规则设定，能够快速识别重点瑕疵区域，精准定位异常点及破损区域，大幅提高检测的自动化程度和可靠性，同时有效减少误检和漏检现象。

本发明授权一种基于深度学习的印刷品瑕疵检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的印刷品瑕疵检测方法，其特征在于，包括：步骤一：获取印刷品的印刷面整体区域，并对印刷面整体区域进行区域划分，划分为若干个子区域；步骤二：根据印刷品的印刷面历史破损瑕疵位置记录，将若干个子区域进行区域等级分类，分类为重点瑕疵子区域和非重点瑕疵子区域；步骤三：对后续的印刷品进行图像采集，并同时获取印刷标准图像，将采集图像与印刷标准图像进行对比，确定采集图像的图像异常区域，并对图像异常区域所对应的印刷品进行标记，得到瑕疵印刷品异常区域；步骤四：基于重点瑕疵子区域和非重点瑕疵子区域依次判断瑕疵印刷品的若干个子区域是否被标记为瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域，对每个被标记为瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域进行异常点确定；所述异常点确定的具体内容包括：BS1：确定其中一个瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域，在瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域所在的水平面上建立水平基准下平面，同时距离水平基准下平面高度为的位置建立平行基准上平面，其中，为预设的标准高度；BS2：根据瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域的具体位置，从平行基准上平面向瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域每面积单位做个垂足线段，其中，根据所在的瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域进行确定，若子区域记作瑕疵重点识别子区域时，k越大，若子区域记作瑕疵非重点识别子区域时，则越小；BS3：接着统计每条垂足线段的高度，获取每条垂足线段的高度与标准高度的绝对值，其中，为个垂足线段中的任意一个，；其中，m=瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域的面积×；接着将绝对值与预设的阈值进行比较：若，将该垂足线段标记为异常垂足线段；若，不做任何处理；BS4：统计所有的异常垂足线段的总数，并记作，并计算与的比值，若比值大于预设的判定值时，将所有标记为异常垂足线段与瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域接触的垂点标记为异常点；步骤五：根据每个瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域的异常点确定其异常区域面积，并根据异常区域面积确定每个瑕疵重点识别子区域或者瑕疵非重点识别子区域是否为印刷破碎瑕疵区域，并确定印刷破碎瑕疵区域的破碎瑕疵具体位置。

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