摘要
本发明提供一种丝印产品的在线缺陷检测方法及装置,涉及图像处理技术领域,本发明获取丝印产品的在线检测图像,将其转换为灰度图像后提取丝印的边缘像素点;对边缘像素点进行分析,得到反映退墨缺陷的特征,根据特征对在线检测图像进行重构得到特征图像,以退墨缺陷情况为标签,使用历史特征图像训练卷积神经网络;使用训练好的卷积神经网络识别特征图像是否出现退墨缺陷。本发明将原本难以被传统算法识别的亚像素级边缘回缩、沟槽结构,转化为具有数值突变性的可学习图像深度特征,并以此重构图像,构建了特征图像下的卷积神经网络,显著提升模型对于结构性轻微缺陷的敏感度与泛化能力。