【摘 要】
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在工业生产中,常常需要检测大量的打印文档.现有的打印文档缺陷检测通常采用基于图像处理的方法,该方法容易受到外界环境的干扰,且误差相对较大.为了解决这一问题,提出了一种基于深度学习的打印文档缺陷检测算法.该算法包括打印文档纸张缺陷检测、打印文本倾斜和偏移检测、打印文字清晰度检测三个部分.通过分类网络先检测纸张全局上的缺陷问题,再通过对比网络检测纸张局部细节上的缺陷问题.实验表明,所提出的算法不仅能够
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61976227),湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB622)。
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在工业生产中,常常需要检测大量的打印文档.现有的打印文档缺陷检测通常采用基于图像处理的方法,该方法容易受到外界环境的干扰,且误差相对较大.为了解决这一问题,提出了一种基于深度学习的打印文档缺陷检测算法.该算法包括打印文档纸张缺陷检测、打印文本倾斜和偏移检测、打印文字清晰度检测三个部分.通过分类网络先检测纸张全局上的缺陷问题,再通过对比网络检测纸张局部细节上的缺陷问题.实验表明,所提出的算法不仅能够同时检测打印文档全局和细节上的缺陷,还能减少实验环境等外界因素的干扰,可取得令人满意的检测效果,具有较好
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Objective:Cardiac hypertrophy and fibrosis are major pathological manifestations observed in left ventricular remodel-ing induced by angiotensin Ⅱ(AngⅡ). Low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS) has been reported to ameliorate cardiac dysfunc-tion and myoc
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