申请/专利权人：江苏新丝路纺织科技有限公司

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893467A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T5/70;G06T5/90;G06T5/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及纺织品缺陷识别技术领域，且公开了一种纺织品缺陷类型识别方法，包括以下步骤：搭建数据库，数据库中内置缺陷分析模型，缺陷分析模型包含有对比模块和分析模块；缺陷分析模型是通过对已知的纺织品缺陷图像及缺陷位置在深度学习算法中进行训练学习，用于对纺织品缺陷进行分类；步骤二：获取纺织品表面缺陷的所有图像，并且将图像保存到数据库的储存单元中。本发明通过对采集到的纺织品图像进行滤波处理、灰度处理和分割处理三项预处理，滤波处理能够保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，灰度处理能将彩色RGB图像转换为灰度图像，能够增强图像的对比度，并且降低储存量和计算复杂度。

主权项：1.一种纺织品缺陷类型识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：搭建数据库，数据库中内置缺陷分析模型，所述缺陷分析模型包含有对比模块和分析模块；所述缺陷分析模型是通过对已知的纺织品缺陷图像及缺陷位置在深度学习算法中进行训练学习，用于对纺织品缺陷进行分类；步骤二：获取纺织品表面缺陷的所有图像，并且将图像保存到数据库的储存单元中；步骤三：获取纺织品的表面图像，并且对图像进行预处理；步骤四：将预处理后的纺织品表面图像输入至缺陷分析模型中，通过缺陷分析模型对纺织品表面的图像捕捉关键特征；步骤五：将缺陷分析模型捕捉到的关键特征输入对比模块中，然后与储存单元中保存的纺织品表面缺陷图像进行对比，并且通过分析模块判断纺织品是否存在缺陷；步骤六：若判断出纺织品具有缺陷，分析模块对缺陷位置进行标注，并且备注缺陷类型和统计不同缺陷类型的数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏新丝路纺织科技有限公司 一种纺织品缺陷类型识别方法

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