基于深度学习的标签缺陷检测系统应用

摘要：

依据深度学习算法可以自主进行特征学习和识别的特点,提出一种基于主成分分析法的深度学习模型,构建印刷标签检测系统,从中进行信息提取和学习处理.实验结果表明,该方法的分类识别率高达94.6％.与传统标签缺陷检测算法相比,这种研究方式更加注重原始图像的特征提取,无需进行复杂的模板制作,实现方法简单,适应性强.

关键词：机器视觉、深度学习、主成分分析法、标签缺陷、人工智能、模式识别、图像分类

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.1-34

资助基金：国家自然科学基金41575155

在线出版日期：2019-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：153-156