[发明专利]一种布料瑕疵数据收集方法及装置

权利要求书

1.一种布料瑕疵数据收集方法，其特征在于，包括：

获取目标布匹的多个局部图像；

对多个所述局部图像进行组合处理，得到所述目标布匹的完整布匹图像；

根据预设的瑕疵检测模型检测所述完整布匹图像中是否存在包括布匹瑕疵的瑕疵内容；其中，所述瑕疵检测模型为人工智能模型；

如果所述完整布匹图像中存在所述瑕疵内容，则在所述完整布匹图像中对所述瑕疵内容进行标注处理，得到瑕疵数据。

2.根据权利要求1所述的布料瑕疵数据收集方法，其特征在于，所述获取目标布匹的多个局部图像包括：

获取用于拍摄所述目标布匹局部图像的拍摄间隔时间和用于监控多个所述局部图像的质量的图像采集要求；

根据所述拍摄间隔时间获取与所述图像采集要求相对应的多个所述局部图像。

3.根据权利要求1所述的布料瑕疵数据收集方法，其特征在于，所述对多个所述局部图像进行组合处理，得到所述目标布匹的完整布匹图像包括：

根据预设的拍摄顺序对多个所述局部图像进行编号，得到多个带编号的局部图像；

通过预设的特征提取算法提取每个所述局部图像的特征值；

根据每个所述局部图像的特征值对多个所述带编号的局部图像进行特征比对处理，得到用于组合多个所述局部图像的特征线；

根据所述特征线对多个所述带编号的局部图像进行裁剪，得到多个裁剪图像；

对多个所述裁剪图像进行拼接处理，得到所述目标布匹的完整布匹图像。

4.根据权利要求1所述的布料瑕疵数据收集方法，其特征在于，所述根据预设的瑕疵检测模型检测所述完整布匹图像中是否存在包括布匹瑕疵的瑕疵内容包括：

通过所述瑕疵检测模型对所述完整布匹图像进行特征提取处理，得到特征值数据；

根据所述瑕疵检测模型和预设的正态分布算法判断所述特征值数据是否超过预设的异常值阈值；

如果所述特征值数据超过所述预设的异常值阈值，将所述特征值数据对应的图片内容确定为瑕疵内容，并执行所述的在所述完整布匹图像中对所述瑕疵内容进行标注处理，得到瑕疵数据。

5.根据权利要求1所述的布料瑕疵数据收集方法，其特征在于，所述瑕疵检测模型包括实时学习迭代模型，所述实时学习迭代模型用于根据预设的迭代训练时间通过所述完整布匹图像和所述瑕疵数据对所述瑕疵检测模型进行迭代训练处理。

6.一种布料瑕疵数据收集装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标布匹的多个局部图像；

组合模块，用于对多个所述局部图像进行组合处理，得到所述目标布匹的完整布匹图像；

检测模块，用于根据预设的瑕疵检测模型检测所述完整布匹图像中是否存在包括布匹瑕疵的瑕疵内容；其中，所述瑕疵检测模型为人工智能模型；

标注模块，用于当所述完整布匹图像中存在所述瑕疵内容时，则在所述完整布匹图像中对所述瑕疵内容进行标注处理，得到瑕疵数据。

7.根据权利要求6所述的布料瑕疵数据收集装置，其特征在于，所述获取模块包括：

第一获取子模块，用于获取用于拍摄所述目标布匹局部图像的拍摄间隔时间和用于监控多个所述局部图像的质量的图像采集要求；

第二获取子模块，用于根据所述拍摄间隔时间获取与所述图像采集要求相对应的多个所述局部图像。

8.根据权利要求6所述的布料瑕疵数据收集装置，其特征在于，所述组合模块包括：

编号子模块，用于根据预设的拍摄顺序对多个所述局部图像进行编号，得到多个带编号的局部图像；

提取子模块，用于通过预设的特征提取算法提取每个所述局部图像的特征值；

比对子模块，用于根据每个所述局部图像的特征值对多个所述带编号的局部图像进行特征比对处理，得到用于组合多个所述局部图像的特征线；

裁剪子模块，用于根据所述特征线对多个所述带编号的局部图像进行裁剪，得到多个裁剪图像；

拼接子模块，用于对多个所述裁剪图像进行拼接处理，得到所述目标布匹的完整布匹图像。