摘要
本发明属于质量检测技术领域,公开了一种基于人工智能的印刷质量在线检测方法;方法包括:采集印刷品图像;对印刷品图像进行预处理,获取预处理图像;获取印刷品图像对应的基准图像;将预处理图像与基准图像对齐,计算整体偏移量,并判断是否生成整体偏移指令;若不生成整体偏移指令,则对预处理图像进行图像分割,获取分割图像;对分割图像进行关键点匹配,计算局部偏移量,并判断是否生成局部偏移指令;本发明能够自动识别印刷过程中的图案偏移,减少人工干预和误差,降低废品率,从而提高印刷品的生产效率和产品质量。
技术关键词
在线检测方法
像素点
印刷品
基准
关键点
顶点
标记
印刷图案
坐标误差
卷积神经网络模型
表达式
图像分割
指令
数值
深度神经网络模型
标签
矩阵
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定位控制方法
取样机器人
深度传感器
基准标记物
坐标
画像特征
时间段
融合特征
事件预测方法
动态权重分配
像素点
边缘检测算法
逆向设计方法
模分复用器
数字型
拉普拉斯金字塔
图像匹配技术
特征点匹配方法
滤波
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