[发明专利]一种基于深度学习多层特征融合的布匹缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010726179.4 | 申请日： | 2020-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN111862059A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 赵凯;牛佩红 | 申请（专利权）人： | 苏州臻识信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215011 江苏省苏州市高新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习多层特征融合的布匹缺陷检测方法，包括以下步骤：S01：建立不同缺陷类别的布匹检测图像库及其标签库，并导入缺陷类别图片；S02：利用数据增广技术扩充布匹检测图像库内的数据；S03：将扩充后的布匹检测图像库数据分为训练集和测试集，对数据进行处理；S04：设计多层特征融合的目标检测网络模型；S05：采用训练集训练设计的网络模型；S06：将训练后的网络模型部署至上位机，并运用至布匹自动检测生产线对布匹进行检测。本发明中，该匹缺陷检测方法融合了多层特征的网络结构可以准确的检测出缺陷的位置和种类，无需预先设置预设框，也实现了模型端到端的可微性，进而无需肉眼观察，统一了检测标准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多层 特征 融合 布匹 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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