基于增量学习和特征合成的瓦楞纸箱印刷质量检测方法

本发明公开了一种基于增量学习和特征合成的瓦楞纸箱印刷质量检测方法，包括：采集高分辨率的瓦楞纸箱图像集，对所述瓦楞纸箱图像集进行预处理，得到样本图像；构建瓦楞纸箱印刷质量检测模型，所述瓦楞纸箱印刷质量检测模型包括多层特征提取模块、增量学习模块、特征合成模块、缺陷检测模块、知识蒸馏模块和深度监督模块；对瓦楞纸箱印刷质量检测模型进行训练，网络训练过程采用混合损失函数来优化模型，混合损失函数是基于蒸馏损失、判别损失、缺陷检测损失和深度监督损失之和；利用训练好的瓦楞纸箱印刷质量检测模型对待检测的瓦楞纸箱印刷图像进行检测。本发明在引入新的印刷缺陷类型时，保持对旧缺陷的识别能力，避免灾难性遗忘。