基于随机森林的多尺度印刷品缺陷检测方法

摘要

一种基于随机森林的多尺度印刷品缺陷检测方法，输入一定数量经过对准的合格印刷品图像构成训练样本，经过检测区域的设定、缺陷检测点的生成和训练样本图像的多尺度表示之后、在每一尺度下针对每个缺陷检测点收集其跨通道二元特征，然后训练随机森林，生成多尺度下针对每个缺陷检测点的随机森林缺陷检测模型；在具备该模型之后，给定测试图像，首先生成多尺度的表示，然后在各个尺度下，应用训练好的随机森林缺陷检测模型判断缺陷检测点处是否存在缺陷，并进行缺陷检测点的多尺度筛选与合成，最终生成检测效果；本发明方法提高检测的速度与精度；在不显著增加计算复杂度的前提下，检测效果优于目前其他印刷品缺陷检测算法。

主权项

一种基于随机森林的多尺度印刷品缺陷检测方法，其特征在于：输入一定数量经过对准的合格印刷品图像构成训练样本，经过检测区域的设定、缺陷检测点的生成和训练样本图像的多尺度表示之后，在每一尺度下针对每个缺陷检测点收集其跨通道二元特征，然后训练随机森林，生成多尺度下针对每个缺陷检测点的随机森林缺陷检测模型；在具备该模型之后，给定测试图像，首先生成多尺度的表示，然后在各个尺度下，应用训练好的随机森林缺陷检测模型判断缺陷检测点处是否存在缺陷，并进行缺陷检测点的多尺度筛选与合成，最终生成检测效果。