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1. WO2021061135 - LABELING PIXELS HAVING DEFECTS

Publication Number WO/2021/061135
Publication Date 01.04.2021
International Application No. PCT/US2019/053262
International Filing Date 26.09.2019
IPC
G06F 3/12 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
3Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
12Digital output to print unit
G06T 1/40 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
1General purpose image data processing
20Processor architectures; Processor configuration, e.g. pipelining
40Neural networks
Applicants
  • HEWLETT-PACKARD DEVELOPMENT COMPANY, L.P. [US]/[US]
Inventors
  • LIN, Qian
  • VALENTE, Augusto Cavalcante
  • GOMES, Otavio Basso
  • NEVES, Deangeli Gomes
  • MEGETO, Guilherme Augusto Silva
  • CASCONE, Marcos Henrique
  • PEREZ, Fabio Vinicius Moreira
Agents
  • WOODWORTH, Jeffrey C.
Priority Data
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) LABELING PIXELS HAVING DEFECTS
(FR) MARQUAGE DE PIXELS PRÉSENTANT DES DÉFAUTS
Abstract
(EN)
An example method includes capturing a target image of a print product printed by a printer. The method also includes aligning the target image with a reference image corresponding to the target image. The method further includes analyzing the reference image and the target image using a machine learning model. The method includes labeling each of a plurality of pixels as having a defect based on the analysis. The label is applied to each individual pixel of the plurality of pixels.
(FR)
L'invention concerne un procédé, donné à titre d'exemple, consistant à capturer une image cible d'un produit d'impression imprimé par une imprimante. Le procédé consiste également à aligner l'image cible avec une image de référence correspondant à l'image cible. Le procédé consiste en outre à analyser l'image de référence et l'image cible en utilisant un modèle d'apprentissage automatique. Le procédé consiste à marquer chaque pixel d'une pluralité de pixels comme présentant un défaut sur la base de l'analyse. Le marquage est appliqué à chaque pixel individuel de la pluralité de pixels.
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