深度学习论文: Synthetic data generation framework for quality control automation in rotogravure printing
深度学习论文: Synthetic data generation framework for quality control automation in rotogravure printingSynthetic data generation framework for quality control automation in rotogravure printingPDF:https://arxiv.org/pdf/2607.21577PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorchPyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks1 概述针对凹版印刷等印刷工艺,质量检测长期依赖人工目检,存在效率低下、成本高昂且主观性强等固有局限。自动化表面缺陷检测已成为保障凹版印刷高标准生产的关键技术,而深度学习模型为该检测过程的自动化提供了可行路径。然而,YOLO、视觉Transformer(ViT)等高性能模型的训练,严重受制于工业场景中真实缺陷图像极度稀缺的现实瓶颈。为突破这一数据困境,本文提出一套专为凹版印刷质量检测定制的新型合成数据生

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