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摘要：本发明涉及包装产品检测技术领域，具体为基于X射线和可见光融合的包装产品用质量检测方法。本发明中，收集X射线图像和可见光图像；对X射线图像和可见光图像进行特征工程处理，生成X射线特征数据和可见光特征数据，其中特征工程处理的数据包括空间和结构信息；利用内部质量检测模型对X射线特征数据进行内部产品质量的检测，根据内部产品质量的检测结果的不同，确定不同的输出结果；以及根据异常位置对可见光特征数据进行增强处理，生成可见光异常图像，并利用外部质量检测模型对可见光异常图像进行外部产品质量的检测。
主权项：1.基于X射线和可见光融合的包装产品用质量检测方法，其特征在于，其方法步骤如下：S1、收集X射线图像和可见光图像；S2、对X射线图像和可见光图像进行特征工程处理，生成X射线特征数据和可见光特征数据，其中特征工程处理的数据包括空间和结构信息；S3、利用内部质量检测模型对X射线特征数据进行内部产品质量的检测，其中：若内部产品质量的检测结果为正常时，则利用外部质量检测模型对可见光特征数据进行外部产品质量检测，其中：当外部产品质量检测为异常时，则输出产品外部异常结果；当外部产品质量检测为正常时，则输出产品内外部正常结果；若内部产品质量的检测结果为异常时，则基于X射线特征数据的空间和结构信息，提取异常检测结果中X射线特征数据所对应的异常位置，根据异常位置对可见光特征数据进行增强处理，生成可见光异常图像；以及利用外部质量检测模型对可见光异常图像进行外部产品质量的检测，其中：当外部产品质量的检测为异常时，则输出产品内外部异常结果；当外部产品质量的检测为正常时，则输出产品内部异常结果；其中内部质量检测模型和外部质量检测模型由不同的卷积神经网络模型构成。
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百度查询： 湖南新韶光智能有限公司 基于X射线和可见光融合的包装产品用质量检测方法
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