摘要
本发明提供了一种基于深度学习的纸杯表面微小瑕疵检测方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,方法包括:获取待检测纸杯的表面图像;构建基于深度学习模型的纸杯表面微小瑕疵检测模型,其中,所述深度学习模型为改进YOLOv11模型;构建所述纸杯表面微小瑕疵检测模型的损失函数;以最小化所述损失函数的函数值为目标,对所述纸杯表面微小瑕疵检测模型进行优化;将所述表面图像输入至优化后的纸杯表面微小瑕疵检测模型进行检测,输出所述待检测纸杯的表面微小瑕疵检测结果。本发明对于一些微小的污渍、轻微的破损或不易察觉的杯口变形,也能够做到精准识别和定位,从而促进了产品质量的进一步提升。