发明专利 已授权

一种基于深度学习的印刷品检测方法及系统

📄 申请号:CN202510756210.1 📄 发布日:2026/07/22

著录项目信息

申请日
2025-06-08
公开号
CN120912498B
公开日
2026-07-17
申请人
安徽浙一南预印科技有限公司
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

印刷质量检测, 工业自动化, 智能制造, 质量控制, 包装印刷检测

摘要

本发明属于印刷品检测技术领域,本发明公开了一种基于深度学习的印刷品检测方法及系统,包括采集印刷品图像数据并进行多维拓扑映射匹配,利用基于特征分布形态与多尺度曲率半径对比方法,计算印刷品图像特征匹配度;将匹配度结果存储于检测记忆库,通过基于重放记忆的记忆更新机制,结合检测记忆库,对检测记忆进行动态增强与修正;将匹配度结果按照香农信息理论进行多通道信息熵路径建模,通过特征分维压缩与熵增重整方法进行自适应特征传输优化,采用动态余量冗余重传机制进行重传验证,得到高质量特征数据;提升了印刷品缺陷检测的准确率和实时响应能力,适应复杂多变的印刷品检测需求。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:38 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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