一种基于深度学习的印刷品瑕疵检测方法及系统

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。