摘要
本申请涉及机器视觉技术领域，公开了一种基于机器视觉的印刷品检测方法及装置。所述方法包括：对多个印刷品样本图像进行预处理和数据增强，得到图像字典数据集；对图像字典数据集和待检测印刷品图像进行双网络特征提取，得到目标特征向量；对目标特征向量进行相似度计算和非监督对比学习，构建印刷品特征识别模型；对待检测印刷品图像进行多个卷积神经网络去噪处理，得到多个去噪相位结果；对多个去噪相位结果进行神经网络权值计算和加权融合，得到融合相位图；将融合相位图输入印刷品特征识别模型进行缺陷检测和分类，得到印刷品缺陷检测结果，本申请提高了印刷品的缺陷检测准确率。
