一种基于深度学习的纸杯中小目标缺陷检测方法及系统

本发明提供了一种基于深度学习的纸杯中小目标缺陷检测方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：获取待检测纸杯的表面图像；构建基于深度学习算法的纸杯中小目标缺陷检测模型；构建所述纸杯中小目标缺陷检测模型的损失函数；以最小化所述损失函数的函数值为目标，结合反向传播算法和SGD随机梯度下降法，对所述纸杯中小目标缺陷检测模型进行优化；将所述表面图像输入至优化后的纸杯中小目标缺陷检测模型进行检测，输出所述待检测纸杯的目标缺陷检测结果。本发明可以及时检测所有产品，不会出现漏检和误检的现象，提升了生产效率和产品质量。