【摘 要】
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针对证件生产过程中表面人工质检时存在的易疲劳、易漏检、检测效率低等难题,提出一种基于深度学习结合机器视觉的证件质量检测方法。首先采用摄像头采集证件表面图像,对证件照片图像进行仿射变换、滤波、特征提取等处理,然后根据个人信息生成打印标准图像,与证件表面图像进行图像配准、形态学相减和模版匹配操作,检测出证件表面的文字不正确、文字打印不完整、重影等缺陷,最后通过改进的YOLO目标检测网络检测出照片打印不
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针对证件生产过程中表面人工质检时存在的易疲劳、易漏检、检测效率低等难题,提出一种基于深度学习结合机器视觉的证件质量检测方法。首先采用摄像头采集证件表面图像,对证件照片图像进行仿射变换、滤波、特征提取等处理,然后根据个人信息生成打印标准图像,与证件表面图像进行图像配准、形态学相减和模版匹配操作,检测出证件表面的文字不正确、文字打印不完整、重影等缺陷,最后通过改进的YOLO目标检测网络检测出照片打印不完整、覆膜不完整、杂质、黑边等缺陷。
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