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龙图腾网获悉珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司申请的专利印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117314856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311253997.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统是由高宗;田乐乐;马雅奇;陈高;陈枫设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统，该方法包括：建立自编码器模型，自编码器模型包括编码器和解码器；采用多个字符图像对自编码器模型迭代训练，直至本次迭代的损失函数值与上一次迭代的损失函数值小于第一预定阈值为止，将本次迭代的编码器确定为一次优化编码器；将一次优化编码器进行对比学习，得到二次优化编码器，使得二次优化编码器输出的特征向量包含字符图像的印刷缺陷的信息；将待测图像和模板图像分别输入二次优化编码器，得到第一特征向量和第二特征向量；在第一特征向量和第二特征向量的余弦距离小于第二预定阈值的情况下，确定待测图像存在印刷缺陷，解决了现有技术中印刷缺陷的检测方法费时费力的问题。

本发明授权印刷缺陷的检测方法、检测装置和印刷系统在权利要求书中公布了：1.一种印刷缺陷的检测方法，其特征在于，包括： 建立自编码器模型，所述自编码器模型包括编码器和解码器，所述编码器用于将字符图像转换为特征向量，所述解码器用于将所述特征向量转换为所述字符图像； 采用多个所述字符图像对所述自编码器模型迭代训练，直至本次迭代的所述自编码器模型的损失函数值与上一次迭代的所述自编码器模型的损失函数值小于第一预定阈值为止，将本次迭代的所述自编码器模型的所述编码器确定为一次优化编码器； 将所述一次优化编码器进行对比学习，得到二次优化编码器，使得所述二次优化编码器输出的所述特征向量包含所述字符图像的印刷缺陷的信息； 将待测图像和模板图像分别输入所述二次优化编码器，得到第一特征向量和第二特征向量，所述待测图像为所述模板图像的印刷图像； 在所述第一特征向量和所述第二特征向量的余弦距离小于第二预定阈值的情况下，确定所述待测图像存在印刷缺陷， 将所述一次优化编码器进行对比学习，得到二次优化编码器，包括：根据所述一次优化编码器建立对比学习模型，所述对比学习模型的输出为印刷缺陷差异度，所述印刷缺陷差异度用于表征多个所述字符图像印刷前后由于印刷缺陷导致的差异；第二调整步骤，调整所述对比学习模型中所述一次优化编码器的参数，得到更新后的所述对比学习模型；输出步骤，采用对比样本集输入更新后的所述对比学习模型，得到印刷缺陷差异度，完成一次迭代，所述对比学习模型用于确定所述对比样本集包括多个第一字符图像和对应的第二字符图像，所述第一字符图像为作为印刷模板的所述字符图像，所述第二字符图像为对所述第一字符图像进行印刷得到的所述字符图像；重复所述第二调整步骤和所述输出步骤至少一次，直至本次迭代的所述印刷缺陷差异度与上一次迭代的所述印刷缺陷差异度的差值小于第三预定阈值为止，得到所述二次优化编码器，所述二次优化编码器为当前的所述对比学习模型中的所述一次优化编码器； 所述对比样本集包括正样本、简单负样本和难例负样本，所述正样本的所述第二字符图像x’的字符位置与所述正样本的所述第一字符图像x的字符位置不同，所述简单负样本的所述第二字符图像x’’的字符内容与所述简单负样本的所述第一字符图像x的字符内容不同，所述难例负样本的所述第二字符图像x’’’的字符形状与所述难例负样本的所述第一字符图像x的字符形状不同，采用对比样本集输入更新后的所述对比学习模型，得到印刷缺陷差异度，包括：获取更新后的所述对比学习模型的目标函数，得到印刷缺陷差异度函数，所述印刷缺陷差异度函数为 其中，为所述正样本的样本数，为所述简单负样本的样本数，为所述难例负样本的样本数，为所述正样本的权重，为所述简单负样本的权重，为所述难例负样本的权重,＞，表示正样本对在嵌入空间中的距离，表示简单负样本对在嵌入空间中的距离，表示难例负样本对在嵌入空间中的距离，m为一个预设置的margin值，表示样本对距离的参考值；将所述对比样本集代入所述印刷缺陷差异度函数，得到所述印刷缺陷差异度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司，其通讯地址为：519031 广东省珠海市横琴新区汇通三路108号办公608；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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