专利名称：基于深度学习的实时布匹缺陷检测方法及系统专利类型：发明专利 发明人：张勇，颜庚潇，赵东宁，廉德亮，梁长垠，曾庆好，何钦煜申请号：CN202110334060.7
申请日：20210329
公开号：CN112802016A
公开日：
20210514
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明实施例公开了一种基于深度学习的实时布匹缺陷检测方法及系统，所述方法包括：步骤1：采集不同种类布匹缺陷图像，构建缺陷数据集；步骤2：先进行数据扩充，再使用生成对抗网络进行数据扩充；步骤3：对扩充后的缺陷数据集进行标注处理；步骤4：构建深度学习目标检测网络进行布匹缺陷检测；步骤5：训练布匹缺陷检测网络；步骤6：利用摄像机对布匹进行实时图像抓取，将抓取的图像输入到训练好的布匹缺陷检测网络中判断图中是否存在缺陷并确定缺陷类别，定位缺陷，最后将结果保存到输出文件中。本发明能够省去人工设计特征，提高缺陷检测系统鲁棒性，且大幅提升检测性能，并且能够解放人力，进一步提高纺织业智能化程度。 申请人：深圳大学
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国籍：CN
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代理人：阮帆
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