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公开(公告)号:CN114266751B
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202111589616.3
申请日:2021-12-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06T5/30 , G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于AI技术的产品包装袋打码缺陷检测方法,包括以下步骤:步骤S1:获取产品包装袋图像,并进行裁剪;步骤S2:根据裁剪后的产品包装袋图像,基于软触发或硬触发,触发图像识别;步骤S3:对裁剪后的产品包装袋图像进行预处理;步骤S4:基于预处理后的图像,采用DB算法,形成文本框;步骤S5:根据得到的文本框,基于深度学习模型CRNN进行字符识别得到字符预测的内容结果以及相应的概率值;步骤S6:基于字符预测的内容结果以及相应的概率值,获取缺陷目标的检测结果。本发明实现了对各种类型包装如塑料包装、纸盒等各种简单或复杂背景的产品包装识别与缺陷检测。
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公开(公告)号:CN114266751A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111589616.3
申请日:2021-12-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于AI技术的产品包装袋打码缺陷检测方法,包括以下步骤:步骤S1:获取产品包装袋图像,并进行裁剪;步骤S2:根据裁剪后的产品包装袋图像,基于软触发或硬触发,触发图像识别;步骤S3:对裁剪后的产品包装袋图像进行预处理;步骤S4:基于预处理后的图像,采用DB算法,形成文本框;步骤S5:根据得到的文本框,基于深度学习模型CRNN进行字符识别得到字符预测的内容结果以及相应的概率值;步骤S6:基于字符预测的内容结果以及相应的概率值,获取缺陷目标的检测结果。本发明实现了对各种类型包装如塑料包装、纸盒等各种简单或复杂背景的产品包装识别与缺陷检测。
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