基于深度学习的绿色彩印品缺陷智能诊断方法

本发明涉及彩印品质量检测技术领域，公开了一种基于深度学习的绿色彩印品缺陷智能诊断方法。采集绿色彩印品的可见光、高光谱及红外热成像数据，进行多尺度特征提取，获取表面纹理、色差分布及热传导异常等缺陷特征向量，利用跨模态注意力机制融合为统一缺陷表征向量。结合缺陷知识库，通过动态分类算法确定缺陷类型和修复方案。该算法包含生成初始候选缺陷集、构建拓扑图优化缺陷类型判断等步骤。还采用多维度异常检测模型处理突发性缺陷，利用因果推理引擎自适应调整修复方案。构建缺陷规则知识图谱验证修复方案合规性。本方法检测准确、诊断智能、修复高效，有效提升绿色彩印品质量检测与修复水平。