[发明专利]基于形态学滤波和卷积神经网络的无纺布疵点检测方法有效
| 申请号： | 201910688881.3 | 申请日： | 2019-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN110400306B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 邓泽林;董云龙;邓礼楠;唐秀川;邓连华;曹仁广 | 申请（专利权）人： | 恒天嘉华非织造有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人： | 杨文录 |
| 地址： | 433000 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于形态学滤波和卷积神经网络的无纺布疵点检测方法，涉及瑕疵检测领域，包括以下步骤：采集无纺布布匹表面图像并进行灰度图转换，遍历图像，判定灰度图中存在局部最小点；预设第一阈值和第二阈值，逐步提高局部最小点的灰度值，每次提高最小点的灰度值后，均判断该点是否为最小灰度值，若是，则为瑕疵点，否则，将增加灰度值后的最小点与第一阈值或第二阈值比较，若通过第一阈值未通过第二阈值，则判定该点为疑似瑕疵点，通过第二阈值为瑕疵点并输出相应瑕疵点的位置，剪切疑似瑕疵点及其周边图片输入基于卷积神经网络Nonwoven Net系统进行进行二次判定。本发明计算复杂度较低，能够降低硬件成本，且使用范围较广。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 形态学 滤波 卷积 神经网络 无纺布 疵点 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于形态学滤波和卷积神经网络的无纺布疵点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集无纺布布匹表面图像，将采集到的图片进行灰度图转换；S2、遍历图像，判定灰度图中存在局部最小点；S3、预设第一阈值和第二阈值，逐步提高局部最小点的灰度值，每次提高最小点的灰度值后，均判断该点是否为最小灰度值，若是，则为瑕疵点，否则，将增加灰度值后的最小点与第一阈值或第二阈值比较，若通过第一阈值未通过第二阈值，则判定该点为疑似瑕疵点，通过第二阈值为瑕疵点并输出相应瑕疵点的位置；S4、构建基于卷积神经网络NonwovenNet系统，剪切疑似瑕疵点及其周边图片，图片大小为48*48输入基于卷积神经网络Nonwoven Net系统进行进行二次判定。
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