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

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基于深度学习的打印文档缺陷检测算法

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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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来源
《中南民族大学学报：自然科学版》 |2021年第5期|504-511|共8页
作者
刘李漫; 汪梦婷; 劳喜鑫; 吴兴宇;
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作者单位

中南民族大学生物医学工程学院;

武汉430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
文档缺陷检测; 分类网络; 字符对比;

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