[发明专利]一种检测丝锭的方法、装置及丝锭分拣系统

权利要求书

1.一种检测丝锭的方法，其特征在于，包括：

获取待检测的丝锭图像，输入到采用基于深度可分离卷积和点卷积改进的YOLO网络的目标检测模型，进行缺陷区域和/或干扰物区域的检测；

确定检测到缺陷区域和/或干扰物区域时，提取所述缺陷区域和/或干扰物区域的指定参考数据；

根据所述指定参考数据及预设的对应缺陷样本区域的标准参考数据，确定所述丝锭图像中的丝锭是否为缺陷品；

确定为缺陷品时，将所述缺陷品分拣至对应的缺陷品区域，并输出显示所述缺陷品的缺陷信息，所述缺陷信息包括所述缺陷区域的位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取多个训练样本，各训练样本包括已标注无缺陷区域的丝锭图像、已标注不同缺陷区域和/或干扰物区域的丝锭图像；

将所述训练样本中的丝锭图像输入到采用基于深度可分离卷积和点卷积改进的YOLO网络的网络模型，以输出已标注的缺陷区域和/或干扰物区域为目标进行模型训练，调整所述网络模型的模型参数，得到所述目标检测模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述YOLO网络的网络类型为YOLO V3-Tiny，所述YOLO网络包括至少一个卷积层、批量归一化BN层及激活层，所述卷积层采用可分离卷积与点卷积组合的卷积运算。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将丝锭图像输入到采用基于深度可分离卷积和点卷积改进的YOLO网络的目标检测模型，包括：

利用自适应阈值分割算法对所述丝锭图像进行预处理，确定所述丝锭图像中丝锭的外接矩形框；

将预处理后的丝锭图像输入到所述目标检测模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述指定参考数据及预设的对应缺陷样本区域的标准参考数据，确定所述丝锭图像中的丝锭是否为缺陷品，包括：

将缺陷区域的指定参考数据与所述标准参考数据进行对比，确定所述指定参考数据与所述标准参考数据的相似度，根据所述相似度确定所述丝锭图像中的丝锭是否为缺陷品；

将缺陷区域的指定参考数据与干扰物区域的指定参考数据进行对比，确定所述缺陷区域与干扰物区域的区域重叠比例，根据所述区域重叠比例确定所述丝锭图像中的丝锭是否为缺陷品。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述丝锭图像中的丝锭是否为缺陷品，包括：

确定所述相似度超过第一预设阈值，且所述区域重叠比例未超过第二预设阈值时，确定所述丝锭为缺陷品，否则确定所述丝锭不是缺陷品。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷信息包括缺陷品对应的缺陷等级，确定所述丝锭图像中的丝锭为缺陷品时，还包括：

根据所述丝锭图像中缺陷区域与预设比例的外围区域的指定参考数据间的差异度，确定所述丝锭对应的预设缺陷等级。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定预设的对应缺陷样本区域的标准参考数据，包括：

获取包括不同缺陷的丝锭缺陷品的图像，分别将各图像中各缺陷样本区域的指定参考数据的分布平均值确定为各图像对应的指定参考数据；

将各图像对应的指定参考数据的分布平均值确定为预设标准数据。

9.根据权利要求1、5-8任一所述的方法，其特征在于，所述指定参考数据为各颜色通道的灰度直方图或区域面积。

10.一种检测丝锭的装置，其特征在于，包括：存储器和处理器；

其中，所述存储器用于存储程序；

所述处理器用于执行所述存储器中的程序，实现如权利要求1～9任一所述方法的步骤。