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