一种基于深度卷积自编码器的艺术品缺陷检测方法

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。