申请/专利权人：苏州清风云技术有限公司

申请日：2023-11-17

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117495836A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明提出了一种素色织物疵点检测方法，解决了现有技术中素色织物疵点检测精度差的问题，一种素色织物疵点检测方法，包含以下步骤：S1准备织物；S2图像采集；S3图像传输及预处理；S4织物疵点检测，输出疵点检测结果：S5汇总织物疵点信息。本发明通过改进YOLOv5网络结构模型，集注意力机制和轻量级深度学习机制于一体，更适应素色织物疵点检测，为提高模型推理速度，将CSPDarknet部分卷积层替换为轻量化卷积模块GhostConv，同时还采用CBAM注意力机制，让网络更加关注图像疵点区域同时抑制背景纹理的影响，在骨干网络的末端嵌入transformerencoderblock，从而实现对特征图中的织物疵点信息做进一步增强，最大程度增强织物疵点特征进而提高检测精度。

主权项：1.一种素色织物疵点检测方法，其特征在于，包含以下步骤：S1准备织物：将织物规整放置在验布机的传动轴上，设置传动速度，使织物展开匀速向前运行；S2图像采集：在织物的运动轨迹上并排放置10个彩色相机，采集织物图像；S3图像传输及预处理：将采集的织物图像经过图像增强处理，输入基于YOLOv5框架改进的网络模型中，进行预训练；S4织物疵点检测，输出疵点检测结果：S5汇总织物疵点信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州清风云技术有限公司 一种素色织物疵点检测方法

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