| 基于YOLO算法与深度学习的证件质量检测系统 |
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| 引用本文： | 张志达,黄鹏,刘洋,毛翔宇,孙永文,杨立美.基于YOLO算法与深度学习的证件质量检测系统[J].单片机与嵌入式系统应用,2021,21(7):67-70. |
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| 作者姓名： | 张志达 黄鹏 刘洋 毛翔宇 孙永文 杨立美 |
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| 作者单位： | 航天信息股份有限公司,北京100195 |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | 表面缺陷检测 卷积神经网络 深度学习 证件质量检测 YOLO 模版匹配 计算机视觉 OpenCV |
Document Quality Detection System Based on YOLO Algorithm and Deep Learning |
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| Zhang Zhida,Huang Peng,Liu Yang,Mao Xiangyu,Sun Yongwen,Yang Limei.Document Quality Detection System Based on YOLO Algorithm and Deep Learning[J].Microcontrollers & Embedded Systems,2021,21(7):67-70. |
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| Authors: | Zhang Zhida Huang Peng Liu Yang Mao Xiangyu Sun Yongwen Yang Limei |
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