[发明专利]基于深度学习的布匹缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201910339022.3 | 申请日： | 2019-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN110175988A | 公开（公告）日： | 2019-08-27 |
| 发明（设计）人： | 马意彭;戴菲;林勇康;肖建;蔡志匡 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的布匹缺陷检测方法。该方法包括：建立不同类型缺陷的布匹检测图像库及其标签库；建立基于深度学习的目标检测模型，包括基础网络、区域提议网络和Fast R‑CNN检测网络；建立基于深度学习的图像分类模型；在准备好的各图库上训练已建立的目标检测模型或图像分类模型，训练过程中每次迭代的输入数据都执行数据增强操作，根据检测出的布匹中缺陷的相对位置，检测布匹有无缺陷，若有缺陷则利用图像分类模型确定布匹的缺陷类型。与传统的图像识别方法相比，本发明无需人工设计繁琐的图像特征提取器，可以帮助工作人员完成初步的布匹图像数据筛选，为后续的进一步检测奠定基础，减轻了工作强度并提升了纺织产业的智能化水平。 | ||
| 搜索关键词： | 布匹 图像分类模型 检测 目标检测 缺陷检测 学习 图像特征提取 布匹检测 纺织产业 基础网络 缺陷类型 人工设计 数据增强 图像识别 图像数据 训练过程 标签库 传统的 图像库 智能化 迭代 图库 网络 筛选 提议 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的布匹缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立不同类型缺陷的布匹检测图像库及其标签库；步骤2：建立基于深度学习的目标检测模型；步骤3：建立基于深度学习的图像分类模型；步骤4：利用数据增强技术扩充步骤1的布匹检测图像库，以增加布匹检测图像库的内容多样性；步骤5：训练布匹缺陷检测模型；步骤6：训练布匹缺陷分类模型；步骤7：将待检测的布匹图像输入布匹缺陷检测模型中，获得布匹图像区域，利用布匹缺陷检测模型判断布匹是否存在缺陷，若是，则利用布匹缺陷分类模型来判断布匹缺陷的具体类型，并将具体类型记录于服务器内。
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