[发明专利]一种基于深度学习的布匹缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202211414811.7 | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115457553A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 江结林;崔超 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/70 | 分类号： | G06V20/70;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 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的布匹缺陷检测方法，包括：将布匹缺陷数据集通过数据增强的方式，提升算法的鲁棒性，利用多层特征提取算法，通过横向连接的自上而下的体系结构，将底层位置特征信息与高层分类特征信息相融合，提高了不同尺度布匹缺陷的检测效果，在此基础上添加可变形卷积算法，在卷积中的常规采样位置添加二维偏移量，使偏移之后的采样网格可以发生形变，解决了不规则形状布匹缺陷检测能力弱的问题，同时，使用RoiAlign与Cascade Rcnn卷积神经网络相融合，通过不断增强IOU阈值的方法，增强了缺陷检测算法在复杂图案背景下的适应性，减少了假阳性目标的错误检测，增强了布匹缺陷的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 布匹 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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