一种基于BP神经网络的图像自动识别和矫正方法

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一种基于BP神经网络的图像自动识别和矫正方法
申请号:CN202511097174
申请日期:2025-08-06
公开号:CN121032867A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于BP神经网络的图像自动识别和矫正方法,包括采用三轴坐标图像采集系统对需要识别和矫正的图纸进行采集,得到图纸图像,并对得到的图纸图像进行预处理;基于编码器架构构建扭曲矫正模型对图纸图像进行扭曲矫正的处理,并对图纸图像的背景进行修剪;通过基于BP神经网络的图像缺陷检测模型对得到的图纸图像进行分析,判断图纸图像的缺陷类型;基于ResUNet的生成对抗网络构建去光照模型,并构建去褶皱模型;根据图纸图像的缺陷类型选用去光照模型或者采用去褶皱模型对图纸图像进行处理,得到清晰完整的图纸图像,并将得到清晰完整的图纸图像进行存储。
技术关键词
图纸 BP神经网络 图像缺陷检测模型 矫正方法 编码器架构 褶皱缺陷 摄像装置 矫正模型 光照 生成对抗网络 边缘检测技术 控制点 建立映射关系 图像采集系统 画面 偏差 插值方法