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申请/专利权人：福州大学

摘要：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。

主权项：1.一种基于AI技术的产品包装袋打码缺陷检测方法，其特征在于，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；所述DB算法具体为：骨干网络选用ResNet50_vd，通过上采样的方式将特征金字塔的输出变换为同一尺寸，并级联产生特征及特征层；而后，通过特征层预测概率图及文本概率图，用于计算像素属于文本的概率形成文本概率图，然后根据各像素动态阈值形成动态阈值图；通过文本概率图和动态阈值图生成DB二值图，根据DB二值图拓展标签生成，形成文本框；所述步骤S6具体为：1针对多印、漏印情况，直接比较用户输入的标准字符串与预测结果字符串之间的字符串长度，标准字符串长度小于预测结果字符串长度则视为漏印，反之，标准字符串长度大于预测结果字符串长度则视为多印；2针对错印情况，直接比较用户输入的标准字符串与预测结果字符串是否相同，若存在若干处字符不相同，则视为错印；3针对字符缺损情况，为合理地判别是否出现缺损字符，采用统计学3σ原则，根据预测字符概率高低判断是否异常，对于概率小于μ-λσ的字符则视为异常字符；4若无上述3种错误情况，则认为输入图片的缺陷检测结果为完全正确。

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权利要求：

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