[发明专利]疵点检测方法、装置、终端设备、服务器和存储介质

权利要求书

1.织物疵点检测方法，包括：

接收待检测图像，利用第一检测模型对所述待检测图像进行分类，其中，所述第一检测模型用于检测图像是属于其中所包含的织物表面存在疵点的问题图像还是属于其中所包含的织物不存在疵点的正常图像；

如果所述第一检测模型将所述待检测图像分类为所述问题图像，则生成疵点检测请求；

将所述待检测图像和疵点检测请求发送至服务器，所述服务器搭载有第二检测模型，其中，所述第二检测模型用于检测疵点的类型；

接收所述服务器发送的疵点类型的预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，如果所述第一检测模型将所述待检测图像分类为所述问题图像，所述方法还包括：

对所述待检测图像进行疵点定位和图像分割处理；

相应的，将所述待检测图像和疵点检测请求发送至服务器，包括：

将经过疵点定位和图像分割处理的待检测图像和疵点检测请求发送至服务器。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述第一检测模型是卷积神经网络模型，以及

所述第二检测模型包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性分类器、SVM分类器的其中一种。

4.织物疵点检测方法，包括：

接收待检测图像和疵点检测请求；

根据所述疵点检测请求，利用第二检测模型对所述待检测图像进行检测，其中，所述第二检测模型用于检测疵点的类型；

生成并输出所述疵点类型的预测结果。

5.织物疵点检测装置，包括：

检测分类模块，用于接收待检测图像，利用第一检测模型对所述待检测图像进行分类，其中，所述第一检测模型用于检测图像是属于其中所包含的织物表面存在疵点的问题图像还是属于其中所包含的织物不存在疵点的正常图像；

请求生成模块，用于如果所述第一检测模型将所述待检测图像分类为所述问题图像，则生成疵点检测请求；

请求发送模块，用于将所述待检测图像和疵点检测请求发送至服务器，所述服务器搭载有第二检测模型，其中，所述第二检测模型用于检测疵点的类型；

结果接收模块，用于接收所述服务器发送的疵点类型的预测结果。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，如果所述第一检测模型将所述待检测图像分类为所述问题图像，所述装置还包括：

定位分割模块，用于对所述待检测图像进行疵点定位和图像分割处理；

相应的，所述请求发送模块用于将经过疵点定位和图像分割处理的待检测图像和疵点检测请求发送至服务器。

7.根据权利要求5所述的装置，其中，

所述第一检测模型是卷积神经网络模型，以及

所述第二检测模型包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性分类器、SVM分类器的其中一种。

8.织物疵点检测装置，包括：

请求接收模块，用于接收待检测图像和疵点检测请求；

疵点分类模块，用于根据所述疵点检测请求，利用第二检测模型对所述待检测图像进行检测，其中，所述第二检测模型用于检测疵点的类型；

结果输出模块，用于生成并输出所述疵点类型的预测结果。

9.终端设备，包括：

处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可执行指令，其中，所述可执行指令当被执行时使得所述处理器执行权利要求1-3任意一项所述的方法。

10.服务器，包括：

处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可执行指令，其中，所述可执行指令当被执行时使得所述处理器执行权利要求4所述的方法。

11.存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，所述可执行指令当被执行时使得计算机执行权利要求1-3任意一项所述的方法，权利要求4所述的方法。