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龙图腾网获悉温州便捷包装有限公司申请的专利应用于印刷缺陷检测模型的训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120510345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510654922.2，技术领域涉及：G06V10/12；该发明授权应用于印刷缺陷检测模型的训练方法及系统是由龙旺设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于印刷缺陷检测模型的训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及印刷缺陷检测技术领域，尤其涉及一种应用于印刷缺陷检测模型的训练方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过印刷成品外观数据采集并进行图像优化处理，构建印刷缺陷检测模型；通过优化后的图像数据分析印刷图案的畸变异常状态与细节梯度模糊状况，评估视觉性能递减态势；确定印刷版的运行异常状况，并定位印刷版缺陷，评估印刷版的结构老化程度；根据老化程度预测印刷版的误差增长趋势，并结合图案视觉性能递减，识别印刷异常缺陷；利用这些缺陷情况对缺陷检测模型进行优化训练；本发明通过对印刷缺陷检测模型训练，以实现印刷缺陷检测更加精准。

本发明授权应用于印刷缺陷检测模型的训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于印刷缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取印刷成品外观数据；对印刷成品外观数据进行印刷成品图像采集，得到印刷成品图像数据；对印刷成品图像数据进行图像优化处理，得到印刷成品图像优化数据；根据印刷成品图像优化数据进行印刷缺陷检测模型构建，得到印刷缺陷检测模型，其中，提取每幅图像中的边缘分布图，并结合灰度分布均值、标准差构建图像纹理特征矩阵，利用图像块滑动窗口分析技术，以10×10像素的滑窗方式扫描整个图像区域，统计局部块内颜色偏移程度、边界断裂特征以及局部纹理不连续性，并形成对应的缺陷标签坐标集，将特征数据与图像坐标进行标注，并以矩阵形式组织成结构化训练样本集，采用基于特征规则集的判别方法进行模型构建，使用瑕疵类型作为输出标签，以对应图像区域的特征异常程度为输入判断因子，构建决策树形式的缺陷检测模型； 步骤S2：根据印刷成品图像优化数据确定印刷图案畸变异常状态；根据印刷成品图像优化数据检测印刷图案细节梯度模糊状况；基于印刷图案细节梯度模糊状况和印刷图案畸变异常状态评估印刷图案视觉性能递减态势； 步骤S3：基于印刷图案视觉性能递减态势确定印刷版运行异常状况；利用印刷版运行异常状况进行印刷版缺陷定位处理，得到印刷版缺陷定位数据；根据印刷版缺陷定位数据评估印刷版结构老化程度； 步骤S4：根据印刷版结构老化程度预测印刷版渐进性误差增长趋势；根据印刷版渐进性误差增长趋势和印刷图案视觉性能递减态势确定印刷异常缺陷情况；利用印刷异常缺陷情况对印刷缺陷检测模型进行模型训练优化，得到印刷缺陷检测优化训练模型，其中，模型训练优化包括：将检测到的异常缺陷情况作为训练集，输入到缺陷检测模型中，通过输入大量的异常数据，模型进行反向传播和参数调整，优化其检测准确性，在训练过程中，采用的数据包括不同类型的缺陷图案，并根据缺陷的严重程度进行标签分类，通过不断优化，得到能够准确检测和分类各种印刷缺陷的检测模型。

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