[发明专利]织物疵点检测方法、装置、设备和机器可读介质在审
| 申请号： | 201811034583.4 | 申请日： | 2018-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN109166119A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 金玲玲;饶东升;何文玮;黄水龙;李成嘉 | 申请（专利权）人： | 深圳灵图慧视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了织物疵点检测方法、装置、设备和机器可读介质，该方法利用第一神经网络分类出异常图像，利用第二神经网络分类出问题图像，利用分类器分类出问题图像所包含的织物表面存在的疵点的类型。该方法、装置、设备和机器可读介质能够快速发现异常图像，并能在异常图像中很好地排除干扰找到真正的问题图像，最后对疵点进行精准分类，从而降低误检率，提高检测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 机器可读介质 异常图像 疵点 神经网络分类 织物疵点检测 图像 准确度 精准分类 织物表面 分类器 误检率 分类 检测 申请 发现 | ||
【主权项】：
1.织物疵点检测方法，包括：当要检测指定图像所包含的织物表面是否存在疵点时，利用已训练的第一神经网络模型对所述指定图像进行分类，其中，所述第一神经网络模型用于检测图像是属于其中所包含的织物表面有可能存在疵点的异常图像还是属于其中所包含的织物表面不可能存在疵点的正常图像；如果所述第一神经网络模型将所述指定图像分类为所述异常图像，则利用已训练的具有记忆能力的第二神经网络模型对所述指定图像进行分类，其中，所述第二神经网络模型用于检测图像是属于其中所包含的织物表面存在疵点的问题图像还是属于所述正常图像；如果所述第二神经网络模型将所述指定图像分类为所述问题图像，则利用已训练的分类器对所述指定图像进行分类并确定所述指定图像所包含的织物表面的疵点类型，其中，所述分类器用于检测图像所包含的织物表面存在的疵点的类型。
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