公开(公告)号：CN115147341A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202111066939.4

申请日：2021-09-13

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 韩琦 ,  武宸 ,  翁腾飞 ,  陈国荣 ,  解燕 ,  张澳 ,  杨恒 ,  侯明阳 ,  王洪艺 ,  田升 ,  张黎

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生物视觉启发的织物表面缺陷分类深度网络方法，评估图像受噪声影响程度，然后确定滤波函数尺度，实现对图像预处理，再使用迁移学习方法对已经用大量数据训练好的ResNet网络进行微调，获取映射函数并判别输入织物图像是否存在缺陷，对缺陷的织物图像使用Meanshift聚类算法分割缺陷，确定缺陷位置，建立一种视觉交互架构“VIN‑Net”织物缺陷分类模型，基于已训练好的织物缺陷分类模型对纺织品图像进行缺陷分类，若存在缺陷则可检测到目标位置并识别其缺陷类别。有益效果：本发明为纺织品企业和工厂的织物产品提供高效、精确以及快速的织物表面缺陷分类检测，从而提高织物产品质量、减少人工成本进而对企业的经济效益起到推动作用。