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一种基于端到端神经网络的织物疵点检测方法[发明专利]

专利名称：一种基于端到端神经网络的织物疵点检测方法专利类型：发明专利

发明人：刘洲峰，李春雷，丁淑敏，刘闪亮，董燕

申请号：CN201811575580.1

申请日：20181222

公开号：CN109613006A

公开日：

20190412

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明提出了一种基于端到端神经网络的织物疵点检测方法，其步骤如下：设定SSD神经网络模型的初始参数，将织物疵点数据库中的织物疵点图像输入设定的SSD神经网络模型进行训练，得到深度学习的织物检测模型；将待检测的织物图像输入到步骤一训练好的织物检测模型，对织物图像进行特征提取，选取出多个可能是疵点目标的候选框；基于设定好的判别阈值对步骤二中的候选框进行判别得到最终的疵点目标，利用疵点目标所在候选框的交并比阈值选择疵点目标框，存储疵点的位置坐标信息并输出疵点目标框。本发明对平纹织物和模式织物均具有很好的自适应性及检测性能，扩大了使用范围；检测速率快，有效解决人工检测速度慢的问题；模型易训练，操作简单。

申请人：中原工学院

地址：451191 河南省郑州市新郑双湖经济技术开发区淮河路1号

国籍：CN

代理机构：郑州优盾知识产权代理有限公司

本文发布于:2024-09-20 23:42:32，感谢您对本站的认可！

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