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[发明专利]一种白纸疵点裁切区域的自动定位方法-CN201410784412.9有效
发明人：王亦红 -专利权人：河海大学
申请日： 2014-12-16 - 公布日： 2016-08-17 - 主分类号： B26D7/01 文献下载
摘要：本发明公开一种白纸疵点裁切区域的自动定位方法，包括成功连接数据库；采集白纸图像并预处理；对预处理图像分割和分割后处理；判断白纸有无疵点。对于无疵点图像，判断是否需要累加对应的白纸纵向长度以及记录其无疵点信息；对于有疵点图像，将疵点按其特征值，分为单个大疵点、多个大疵点和小疵点图像。分别确定单个大疵点和多个大疵点裁切区域的位置。对于小疵点图像，判断是否满足裁切条件。如果不满足裁切条件，则累加该图像的小疵点数以及对应的白纸纵向长度；如果满足裁切条件，则确定小疵点裁切区域的位置。
一种白纸疵点区域自动定位方法

[发明专利]基于B样条小波和深度神经网络的织物疵点检测方法-CN201510168873.8有效
发明人：王宪保;王辛刚;陈德富;顾勤龙;何文秀;姚明海 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2015-04-10 - 公布日： 2017-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种织物疵点自动检测方法包含深度神经网络模型训练和疵点图像检测两部分。深度神经网络模型训练主要是经过已有样本库的学习，实现在输入疵点图像的前提下，得到样本无疵点的重构图像。疵点图像检测如图所示。待测织物图像首先经过多次小波变换，得到保留大部分纹理信息的压缩图像并保存。然后把压缩图像输入到训练好的深度神经网络输入端，进行计算，在输出端得到重构的无疵点图像。随后把重构图像与保存的压缩图像做差值运算，得到只含有疵点的图像。最后通过对疵点图像的特征提取，分析出是否含有疵点及疵点的种类等。
基于样条小波深度神经网络织物疵点检测方法

[发明专利]一种基于织物自身结构进行疵点检测的方法-CN201510573718.4在审
发明人：祝双武;马盈仓;朱文俊;臧衍乐 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2015-09-10 - 公布日： 2016-01-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于织物自身结构进行疵点检测的方法，具体检测步骤为：对采集的坯布织物图像进行预处理；再进行疵点图像特征值增强；随后对增强后的疵点图像进行去噪处理；采用最大类间方差阈值分割法对疵点图像进行分割；最后通过面积滤波的方法进行织物疵点的检测。本发明从织物自身结构入手，利用纹理基元模板来增强疵点区域的方法，并采用零均值图像完成对疵点图像增强，能够对灰度突变性疵点、结构突变性疵点和混合性疵点区域进行有效增强，并可避免传统方法需对标准无疵点图像进行训练的限制，提高了疵点检测方法的准确性、可靠性和适用性。
一种基于织物自身结构进行疵点检测方法

[发明专利]一种布匹疵点检测装置及检测方法-CN201910586927.0在审
发明人：赖金土;樊蓉;张鑫;汤仪平;蔡晓秋;王金伟 -专利权人：福建凤竹纺织科技股份有限公司;黎明职业大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种布匹疵点检测方法，包括如下步骤：步骤一，获取布匹疵点图像；步骤二，对布匹疵点图像进行Hought变换，得到布匹的纹理方向；步骤三，对布匹疵点图像进行Gabor滤波，得到含疵点布匹图像；步骤四，对含疵点布匹图像沿布匹的纹理方向采用最大熵进行分割，得到多个二值图像；步骤五，对多个二值图像进行异或运算，得到融合图像；步骤六，对融合图像进行腐蚀和膨胀处理，得到疵点分割图。通过本发明，可以提高疵点检测效率和纺织品生产质量，降低了生产成本。
布匹疵点疵点检测疵点图像二值图像融合图像纹理图像纺织品生产膨胀处理异或运算最大熵分割生产成本腐蚀检测

[发明专利]织物疵点检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201810091939.1在审
发明人：库万书;张润明;张玉高;何梁博;祝昆 -专利权人：广东溢达纺织有限公司
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本申请涉及一种织物疵点检测方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待测织物表面图像和标准织物表面图像；采用第一织物疵点检测算法对待测织物表面图像与标准织物表面图像进行对比检测；当检测到待测织物表面图像存在疵点时，对待测织物表面图像和标准织物表面图像进行处理，得到疵点特征突出的图像；采用第二织物疵点检测算法对处理结果进行检测，获得疵点参数。采用本方法能够通过两次算法检测和对图像处理，可以有效地减少疵点织物在疵点检测过程的噪声，检测到疵点的存在和参数，从而可以保证检出率。
疵点表面图像织物疵点检测标准织物织物表面图像计算机设备存储介质待测织物算法检测有效地减少疵点检测对比检测算法检测图像处理检出率噪声图像申请保证

[发明专利]一种基于Sobel算子的布料疵点检测方法-CN201910789108.6在审
发明人：江结林;王博恒;马利;金子龙 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Sobel算子的疵点检测方法，属于图像检测领域。本发明首先对图像进行Sobel算子滤波，得到初步二值化的疵点图像，然后对初步的疵点检测图像进行分块，统计每个图像块中非零像素值的个数，结合阈值将图像块分为包含疵点图像块和不包含疵点图像块，最后将图像块再合成为疵点图像为进一步抑制噪声，对合成图像块进行了进一步分块结合阈值的循环处理。本发明通过Sobel算子与图像分块相结合，建立一种新的Sobel‑IP疵点检测方法。充分利用Sobel算子的边缘检测效果，得到初始检测结果后，再对图像进行二次分块阈值处理，不仅能准确检测出布料中的疵点，同时可以有效抑制噪声，从而提高布料疵点检测效率，降低误检率。
疵点图像图像块疵点检测分块图像有效抑制噪声疵点初步二值化边缘检测布料疵点初始检测图像分块图像检测循环处理准确检测阈值处理误检率滤波像素布料噪声合成检测统计

[发明专利]一种基于大律法的布面疵点检测及分类方法-CN201410200849.3有效
发明人：石纪军;刘华山;陈霞;胡江浩;唐雅琴 -专利权人：东华大学
申请日： 2014-05-13 - 公布日： 2014-09-17 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大律法的布面疵点检测及分类方法，下位机对布面图像信息进行布面疵点检测，上位机根据下位机上传的疵点检测数据，对疵点进行分类。其中，下位机疵点检测包括：对采集的图像信息进行滤波、插值、方差采样预处理，大律法图像分割及二值化，空洞填充、小块处理操作，二值图像通道连通处理，提取各个疵点区域信息并保存。上位机对疵点分类包括：将疵点分为区域类和非区域类疵点、经类疵点和纬类疵点、暗类疵点和亮类疵点。该方法将疵点的识别交给下位机完成，疵点的分类及人机交互交给上位机完成，合理的任务划分使得对布面疵点的识别分类更加高效，满足在线实时疵点检测的要求，能够运用于织布机线上实时的坯布疵点检测中。
一种基于大律法布面疵点检测分类方法

[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-CN202211241240.1在审
发明人：梁利华;丁浩禹;苏彬彬;闭淦程;祝雷;陈海宁 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
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。
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

[发明专利]基于多光谱技术棉花疵点检测与识别方法-CN201410756799.7在审
发明人：张志峰;吴学红;翟玉生;余涛;石开;苏玉玲;王新杰;刘海增 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2014-12-12 - 公布日： 2015-07-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于多光谱技术棉花疵点检测与识别方法，其步骤为：(1)图像获取；(2)图像预处理；(3)疵点初步检测：利用改进形态学梯度算法进行边缘检测，得到各个疵点综合边缘检测强度，得到各个疵点对比度增强图像；(4)疵点精确定位：通过改进迭代阈值法和形态学处理后将图像转换成连通域图像，通过选择主要疵点算法精确定位疵点，并通过标记提取疵点区域；(5)轧棉质量判定：统计各个疵点数量，计算出棉花疵点总粒数，获得轧棉质量档次
基于光谱技术棉花疵点检测识别方法

[发明专利]基于灰度共生矩阵的织物疵点分割方法和系统-CN202210433923.0在审
发明人：韩东;田勇 -专利权人：南通真馨家纺有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种基于灰度共生矩阵的织物疵点分割方法。该方法包括：根据待检测图案灰度图像和标准图案灰度图像获得第一灰度分布序列和第二灰度分布序列；利用第一灰度分布序列和第二灰度分布序列对应元素差值对待检测图案灰度图像的像素点分类获得像素点类别图像；计算像素点类别图像中各像素点灰度共生矩阵获得该像素点为疵点的概率；将待检测图案灰度图像中每个像素点的灰度值转变为该像素点为疵点的概率获得疵点共生表示图像；对疵点共生表示图像进行阈值分割获得疵点区域。本发明基于灰度共生矩阵识别织物中的疵点，提高了对织物中的疵点检测的效率，同时基于疵点共生表示图像获得疵点区域，提高了检测的精度。
基于灰度共生矩阵织物疵点分割方法系统

[发明专利]一种多层次模型布匹疵点检测方法和系统-CN201710107169.0有效
发明人：孙志刚;万东;肖力;王卓 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种多层次模型布匹疵点检测方法和系统，其中方法的实现包括：建立预分类模型Model₁、卷积神经网络模型FabricNet和终分类模型Model₂；采集布匹图像，对其分割得到ROI图像，计算ROI图像的GLCM的特征值组成特征向量V₁；将V₁输入Model₁判断ROI图像是否为疵点图像，若为疵点图像则将疵点图像输入FabricNet，得到纹理特征向量V₂；若不是疵点图像则得到了ROI图像的判别结果；将V₂输入Model₂，得出疵点图像的疵点分类判别结果；最终得到布匹图像的疵点检测结果。本发明提高了布匹疵点检测的准确率和实时性，满足工业生产需求。
一种多层次模型布匹疵点检测方法系统

[发明专利]应用于织物的智能检测系统-CN201910600538.9在审
发明人：李飞 -专利权人：盎古（上海）科技有限公司
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：一种应用于织物的智能检测系统，包括：智能相机和计算机；所述智能相机包括拍摄单元、处理单元和收发单元；所述拍摄单元用于采集被检测物的图像；所述处理单元用于接收所述图像和被检测物的生产加工装置的运转信息，根据所述图像和所述运转信息，判断和记录被检测物的速度、长度、宽度至少一者，并识别所述图像中是否存在疵点；当所述处理单元检测到所述图像中存在疵点时，所述处理单元根据所述图像确定疵点特征，并结合所述运转信息确定所述疵点坐标，并通过所述收发单元将所述包含疵点的图像、所述疵点特征、所述疵点坐标发送至所述计算机；所述计算机用于存储所述图像、所述疵点特征和所述疵点坐标。
疵点图像处理单元被检测物运转信息智能检测系统拍摄单元收发单元智能相机计算机生产加工图像确定坐标发送应用存储采集检测记录

[发明专利]一种基于自适应纹理特征的纹理图像疵点检测系统及方法-CN202110536933.2在审
发明人：王曰海;吴中伟;杨建义;陈曦;陈莞尔;徐洁雯 -专利权人：浙江大学绍兴微电子研究中心;浙江大学;绍兴市科技创业投资有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应纹理特征的纹理图像疵点检测系统及方法，包括纹理图像采集模块、纹理特征自适应提取模块、疵点空间位置特性分析模块、检测模块和控制模块。对不同纹理规律图像、同一图像纹理规律不同的区域进行自适应纹理特征提取得到所述的自适应纹理特征，接着对得到的自适应纹理特征做处理以凸显疵点空间位置显著性特性和区域，结合自适应纹理特征和疵点空间位置特性，检测纹理图像疵点本发明提出的基于自适应纹理特征的纹理图像疵点检测系统及方法，可以实现对纹理图像疵点、特别是细小疵点的快速、准确检测，适用于产品生产线运动场景的纹理图像检测，也适用于产品出厂检验环节静态场景的纹理图像疵点检测
一种基于自适应纹理特征图像疵点检测系统方法

[发明专利]一种织物疵点检测方法-CN201910151767.7在审
发明人：张缓缓;马金秀;景军锋;李鹏飞 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种织物疵点检测方法，具体包括：首先将待检测的织物疵点图像缩放至256×256像素，然后将织物疵点图像转为灰度图像；然后对经步骤1后得到的织物疵点图像进行改进的加权中值滤波处理；最后采用K‑means聚类分割织物疵点，在抑制织物图像背景纹理的同时能显著提高滤波速度，对不同的纹理背景的织物，能做到有效准确的检测疵点。
织物疵点织物疵点检测疵点图像中值滤波处理背景纹理分割织物灰度图像图像缩放纹理背景织物图像检测聚类滤波像素加权改进

[发明专利]基于无监督学习的丝印疵点检测方法、装置及存储介质-CN202210512149.2在审
发明人：简伟明;刘亦铭;徐莹;赵成;孙科;朱祥将 -专利权人：武汉象点科技有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及丝印疵点检测技术领域。公开了一种基于无监督学习的丝印疵点检测方法、装置及存储介质。基于无监督学习的丝印疵点检测方法包括：获取异常图像，并将所述异常图像输入至重构网络中，获得无缺陷的重构图像；比较所述异常图像和所述重构图像的差异，得到初步定位疵点的残差图像；将所述异常图像、重构图像和残差图像输入至判别网络中，得到精确定位疵点的异常分数图。通过本发明，提高了丝印疵点检测的准确度。
基于监督学习丝印疵点检测方法装置存储介质

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