[发明专利]一种纺织布疵点检测模型及其训练方法和应用有效
| 申请号： | 201810238038.0 | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN108520114B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 孙志刚;禹万泓;江湧;王卓;肖力 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G01N21/88;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种纺织布疵点检测模型及其训练方法和应用，其中训练方法包括采集样本纺织布疵点图像，建立数据集，基于YOLOv2建立纺织布疵点检测模型；在训练模型前使用维度聚类，在训练模型时，进行直接坐标预测、损失值计算、反向传播，得到当前网络权重参数；利用当前网络权重参数更新纺织布疵点检测模型的网络权重参数，然后利用训练集进行多次网络权重计算与更新，得到最优网络权重参数，即得到训练好的纺织布疵点检测模型。然后实时采集纺织布图像，利用训练好的纺织布疵点检测模型进行检测，得到纺织布图像的疵点检测结果。利用本发明的纺织布疵点检测模型进行疵点准确率高、实时性强、通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 纺织 疵点 检测 模型 及其 训练 方法 应用 | ||
【主权项】：
1.一种纺织布疵点检测模型的训练方法，其特征在于，包括：(1)采集样本纺织布疵点图像，对样本纺织布疵点图像进行标记得到疵点类别和包含疵点的真实框，进而建立数据集，基于YOLOv2建立纺织布疵点检测模型；(2)对数据集中的真实框进行维度聚类，得到固定框，将固定框应用于纺织布疵点检测模型，利用直接坐标预测得到预测框，利用损失函数基于预测框进行损失值计算，得到预测误差，利用预测误差进行反向传播，得到当前网络权重参数；(3)利用当前网络权重参数更新纺织布疵点检测模型的网络权重参数，然后利用训练集进行多次网络权重计算与更新，得到最优网络权重参数，即得到训练好的纺织布疵点检测模型。
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