[发明专利]一种基于改进的YOLOv5模型对织物疵点进行在线检测的方法、可读存介质及终端设备在审
| 申请号： | 202211241240.1 | 申请日： | 2022-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN115439468A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 梁利华;丁浩禹;苏彬彬;闭淦程;祝雷;陈海宁 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06T5/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进的YOLOv5模型对织物疵点进行在线检测的方法、可读存介质及终端设备，包括步骤：采集多种织物疵点图像形成数据集并分为训练集和测试集，对训练集的织物疵点图像进行织物疵点类别标注和数据增强，再对织物疵点图像进行预处理，使用预处理后的织物疵点图像对改进的YOLOv5模型进行训练，使用测试集的织物疵点图像进行验证，得到织物疵点类别检测及分析处理模型；基于得到的织物疵点类别检测及分析处理模型实时对织物图像进行检测，并输出分析结果。本发明还公开使用该方法的可读存介质及终端设备。本发明方法减少了织物疵点的漏检，提高了织物疵点检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolov5 模型 织物 疵点 进行 在线 检测 方法 可读 介质 终端设备 | ||
【主权项】：
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