公开(公告)号：CN115861200A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211474544.2

申请日：2022-11-23

Applicant: 河南大学

Inventor： 庞子龙 ,  术安楠 ,  蒋奇臻 ,  韩云琦 ,  甘志华 ,  柴秀丽

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于强化特征融合的Sparse‑rcnn的布匹瑕疵检测方法。该方法包括：步骤1：收集不同光源下的瑕疵图像和模板图像，对瑕疵图像中的瑕疵进行人工标注；其中，瑕疵图像是指有瑕疵的布匹图像，模板图像是指无瑕疵的布匹图像；步骤2：对收集到的所有图像数据进行预处理；步骤3：将预处理后的图像数据进行差值组合三通道处理，得到新的三通道，将新的三通道输入至预先构建好的基于强化特征融合的Sparse‑rcnn的布匹瑕疵检测网络模型进行训练；步骤4：将待检测布匹图像输入至训练好的所述布匹瑕疵检测网络模型，得到瑕疵检测结果。