[发明专利]基于人工智能的牛仔布水洗效果评价的图像识别方法及装置

说明书

本申请公开了一种基于人工智能的牛仔布水洗效果评价的图像识别方法。该方法包括：采集样本图像；将所述样本图像输入卷积神经网络，提取所述样本图像的图像特征参数；通过所述样本图像的图像特征参数训练得到判别模型；以及验证所述判别模型后，判别出织物的除毛效果。本申请解决了确定除毛效果时效率较低的技术问题。本申请利用人工智能机器学习可得到织物洗水后的除毛效果识别结果，避免复杂特征提取，同时解决人眼难以分辨的判别局限性。

技术领域

本申请涉及图像识别领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的牛仔布水洗效果评价的图像识别方法及装置。

背景技术

织物起毛后需要除毛，判别织物的除毛效果通常要专业人员凭借经验用肉眼观察来进行判断。

发明人发现，在确定织物除毛程度时工作量大、速度慢、人为干预严重、结果不准确。

针对相关技术中确定除毛效果时效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于人工智能的牛仔布水洗效果评价的图像识别方法，以解决确定除毛效果时效率较低问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于人工智能的牛仔布水洗效果评价的图像识别方法，用于判别织物的除毛效果。

根据本申请的基于人工智能的牛仔布水洗效果评价的图像识别方法包括：采集样本图像；将所述样本图像输入卷积神经网络，提取所述样本图像的图像特征参数；通过所述样本图像的图像特征参数训练得到判别模型；以及验证所述判别模型后，判别出织物的除毛效果。

进一步地，采集样本图像包括：采集洗水前织物第一关键位置图像；采集洗水后织物第二关键位置图像；其中，所述第一关键位置图像与所述第二关键位置图像为相同位置的图像。

进一步地，将所述样本图像输入卷积神经网络，提取所述样本图像的图像特征参数包括：所述样本图像通过图像增强处理得到第一增强图像；对所述第一增强图像执行图像目标分类操作，得到第一经纱图像和第一纬纱图像；根据所述第一经纱图像和第一纬纱图像识别出所述样本图像的图像特征参数。

进一步地，通过所述样本图像的图像特征参数训练得到判别模型包括：采用Dropout解决过拟合问题，训练时将神经网络某一层的输出节点数据随机丢弃一部分，提高模型泛化性；学习方法选用Adam自适应方法；激活函数选用ReLU非线性函数。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于人工智能的牛仔布水洗效果评价的图像识别装置，用于判别织物的除毛效果。

根据本申请的基于人工智能的牛仔布水洗效果评价的图像识别装置包括：采集单元，用于采集样本图像；识别单元，用于将所述样本图像输入卷积神经网络，提取所述样本图像的图像特征参数；训练单元，用于通过所述样本图像的图像特征参数训练得到判别模型；验证判别单元，用于验证所述判别模型后，判别出织物的除毛效果。

进一步地，所述采集单元包括：第一图像采集单元、第二图像采集单元，所述第一图像采集单元，用于采集洗水前织物第一关键位置图像；所述第二图像采集单元，用于采集洗水后织物第二关键位置图像；其中，所述第一关键位置图像与所述第二关键位置图像为相同位置的图像。

进一步地，所述识别单元包括：增强图像单元、分离图像单元、特征提取单元，增强图像单元，用于将样本图像通过图像增强处理得到第一增强图像；分离图像单元，用于对所述第一增强图像执行图像目标分类操作，得到第一经纱图像和第一纬纱图像；特征提取单元，用于根据所述第一经纱图像和第一纬纱图像识别出所述样本图像的图像特征参数。