摘要
本发明涉及物品包装缺陷检测领域,具体为一种物品包装缺陷的检测方法及系统;通过拍摄红外图像和RGB图像以计算差异特征和融合特征,并通过激活函数将差异特征转化为注意力权重后与融合特征相乘和解码以获得薄膜特征,实现对物品包装上各区域是否存在薄膜的识别,随后对物品上存在薄膜的完好图像,分别提取薄膜上的干扰图像和物品包装上的包装图像,最后基于干扰图像对包装图像进行修复,以获得不含有薄膜的物品包装表面的待检测图像,最后基于当前的缺陷检测算法即可进一步实现待检测图像的识别;解决了目前含有薄膜的物品包装在通过图像识别方式识别包装缺陷时,难以准确识别薄膜是否存在破损以及物品包装上的图样是否存在异常的问题。
技术关键词
物品包装
图像
卷积神经网络模型
薄膜特征
干扰特征
融合特征
上采样
缺陷检测算法
红外相机拍摄
注意力
空洞
内核
表达式
通道
存储计算机程序
标记
系统为您推荐了相关专利信息
图像异常检测方法
时序
重构误差
预测误差
编码向量
图像语义分割方法
岩石薄片
特征提取网络
图像语义分割模型
注意力
图像分割模型
正电子发射断层扫描
晶体
解码
模型训练方法
自动混料系统
油基岩屑
卷积神经网络模型
混料器
图像采集模块