一种基于图像分析的数字印刷质量检测方法

本发明公开了一种基于图像分析的数字印刷质量检测方法，涉及数字印刷质量智能检测技术领域，包括，获取HDR图像组中可见光通道的表面纹理特征和红外通道的基材渗透特征，通过时空注意力机制进行跨模态关联，生成三维特征立方体；采用反向蒙特卡洛光线追踪算法获取印刷品的材料物理特性，通过三维卷积网络拼接生成增强特征张量，并通过跨尺度特征聚合进行缺陷检测与定位；采用改进的DBSCAN聚类算法对缺陷坐标进行空间聚合生成完整缺陷区域，并通过动态阈值分类输出缺陷检测报告。本发明通过构建包含表面纹理和基材渗透特征的三维特征立方体，实现了油墨厚度、粗糙度等材料特性的精准反演，提升了数字印刷质量检测的精度与可靠性。