[发明专利]一种基于深度学习模版匹配算法检测成衣印花缺陷的方法

权利要求书

1.一种基于深度学习模版匹配算法检测成衣印花缺陷的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100、模版获取：服装生产前，采集第一张完整的印花成品作为模版，并记录其在相机所拍影像中的相对位置；

S200、样本采集：服装大量生产时，透过先前记录的相对位置，利用模版图进行传统算法的模版匹配找到与模版图最相似的图片，将该位置抠出作为样本图；

S300、图像处理：将模版图和样本图作为Siamese diff Unet模型的输入，进而得到输出的heat map图，在Siamese diff Unet模型输出前进行softmax分类，获取两张跟原图大小相同的heat map图，两张heat map图分别为像素为背景的几率，像素为缺陷的几率，其中softmax损失函数为Cross-entropy loss＝-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))；

S400、缺陷滤出：设定门限值将缺陷几率太小的值滤除，获取heat map缺陷图；

S500、缺陷拾取：将heat map缺陷图进行二值化处理，获取对应的缺陷mask图。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习模版匹配算法检测成衣印花缺陷的方法，其特征在于：步骤S100中，印花成品为试生产过程中工人认为目前生产的成品无误，将其采图成为模版。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习模版匹配算法检测成衣印花缺陷的方法，其特征在于：步骤S300中，Siamese diff Unet模型中输入图片的通道数C＝3。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习模版匹配算法检测成衣印花缺陷的方法，其特征在于：步骤S400中，门限值为0.8～0.9。