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基于CNN算法在纸病图像增强中的应用

彭丽娟;王军红;王金炜; 造纸科学与技术.2023.2 CNN算法纸病图像图像处理样本训练

为识别低照度条件下纸病图像的纸病区域和背景区域，纸病的存在严重影响到纸张的质量和纸质产品生产的效率，因此提出一种CNN算法优化的纸病图像增强方法。首先对造纸厂生产线上工业相机采集的纸张图像进行预处理，然后利用CNN算法提取视觉图像的特征，重点设计了基于CNN的缺陷检测分类方案、CNN网络计算过程和CNN网络训练。经验证，算法的对比度增强效果为所有对比算法中最优，完全满足纸病图像增强的质量要求。

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