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基于深度学习的打印文档缺陷检测算法
被引量:
4
1
作者
刘李漫
汪梦婷
+1 位作者
劳喜鑫
吴兴宇
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第5期504-511,共8页
在工业生产中,常常需要检测大量的打印文档.现有的打印文档缺陷检测通常采用基于图像处理的方法,该方法容易受到外界环境的干扰,且误差相对较大.为了解决这一问题,提出了一种基于深度学习的打印文档缺陷检测算法.该算法包括打印文档纸...
在工业生产中,常常需要检测大量的打印文档.现有的打印文档缺陷检测通常采用基于图像处理的方法,该方法容易受到外界环境的干扰,且误差相对较大.为了解决这一问题,提出了一种基于深度学习的打印文档缺陷检测算法.该算法包括打印文档纸张缺陷检测、打印文本倾斜和偏移检测、打印文字清晰度检测三个部分.通过分类网络先检测纸张全局上的缺陷问题,再通过对比网络检测纸张局部细节上的缺陷问题.实验表明,所提出的算法不仅能够同时检测打印文档全局和细节上的缺陷,还能减少实验环境等外界因素的干扰,可取得令人满意的检测效果,具有较好的实用价值.
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关键词
文档缺陷检测
分类网络
字符对比
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职称材料
题名
基于深度学习的打印文档缺陷检测算法
被引量:
4
1
作者
刘李漫
汪梦婷
劳喜鑫
吴兴宇
机构
中南民族大学生物医学工程学院
出处
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第5期504-511,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61976227)
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB622)。
文摘
在工业生产中,常常需要检测大量的打印文档.现有的打印文档缺陷检测通常采用基于图像处理的方法,该方法容易受到外界环境的干扰,且误差相对较大.为了解决这一问题,提出了一种基于深度学习的打印文档缺陷检测算法.该算法包括打印文档纸张缺陷检测、打印文本倾斜和偏移检测、打印文字清晰度检测三个部分.通过分类网络先检测纸张全局上的缺陷问题,再通过对比网络检测纸张局部细节上的缺陷问题.实验表明,所提出的算法不仅能够同时检测打印文档全局和细节上的缺陷,还能减少实验环境等外界因素的干扰,可取得令人满意的检测效果,具有较好的实用价值.
关键词
文档缺陷检测
分类网络
字符对比
Keywords
document defect detection
classification network
character comparison
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的打印文档缺陷检测算法
刘李漫
汪梦婷
劳喜鑫
吴兴宇
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021
4
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