[发明专利]一种使用计算机视觉技术检测布匹破洞缺陷的方法

说明书

本发明公开了计算机视觉领域的一种使用计算机视觉技术检测布匹破洞缺陷的方法，包括以下具体步骤：S1：通过工业线扫相机拍摄高清布匹图片；S2：高清布匹图片滑动切分为多张768*1024图片；S3：输入768*1024布匹图片，并载入至模型内进行实验检测，结合滑动切分为多张的768*1024布匹图片进行检测，将检测的结果进行后处理；S4：输出分类结果，标记缺陷所在大致位置，设计AInno_cloth分类网络的模型，该网络接收单张大图768*1024作为输入，经过卷积、池化运算后在最后一个feature map上使用多尺度池化核提取分类信息，多分支多网格输出分类概率，后处理取极值作为原图类别概率，满足布匹工业质检要求，能够快速、准确检测布匹破洞缺陷。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为一种使用计算机视觉技术检测布匹破洞缺陷的方法。

背景技术

在现今布匹生产工业里，布匹质检是生产的最后一环，也是确保生产品质的重要环节之一，这也是工业4.0自动化所要推进的主要项目。

布匹缺陷包括破洞、脏污、抽纱、胶印、褶皱等，其中破洞缺陷是较为常见的缺陷。布匹按卷存放，卷高约1.5米——2.0米，展开后布卷长度约为50米，质检时需展开布匹卷；目前布匹质检主要依靠人工实施，检验速度慢、劳动强度大，受主观因素影响，缺乏一致性；布匹破洞缺陷所占面积很小，质检时幅度宽、速度快，检测难度大，现有深度学习、计算机视觉方法在检测精度、速度方面难以达到布匹工业生产要求。

基于此，本发明设计了一种使用计算机视觉技术检测布匹破洞缺陷的方法，以解决上述提到的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种使用计算机视觉技术检测布匹破洞缺陷的方法，提高对布匹检测的适应性，准确、快速检测破洞缺陷，检测结果客观，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种使用计算机视觉技术检测布匹破洞缺陷的方法，包括以下具体步骤：

S1：通过工业线扫相机拍摄高清布匹图片；

S2：高清布匹图片滑动切分为多张768*1024图片；

S3：输入768*1024布匹图片，并载入至模型内进行实验检测，结合滑动切分为多张的768*1024布匹图片进行检测，将检测的结果进行后处理；

S4：输出分类结果，标记缺陷所在大致位置。

优选的，所述步骤S3中的模型采用AInno_cloth分类网络。

优选的，所述AInno_cloth分类网络具体包括：

接收单张768*1024输入图片；

经过一系列的卷积、BN层、激活层和池化运算后，得到最后一个24*32 大小的feature map；

在最后一个24*32大小的feature map上，使用多尺度池化层提取分类信息，并将其映射至输入图，结合输入图的标记信息，经换算后得到各网络的标记；

对池化层输出的feature map进行进行1*1卷积，确定整个检测任务的类别；

对各分支输出的检测结果进行后处理，输入布匹图片的缺陷最大值。

优选的，所述一系列的卷积、BN层、激活层和池化运算包括DenseBlock1、TransitionLayer1、DenseBlock2、TransitionLayer2、DenseBlock3、 TransitionLayer3和DenseBlock4。

优选的，所述最后一个24*32大小的feature map为DenseBlock4 feature map。