[发明专利]一种缺陷识别方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的织布图像；

将所述待识别的织布图像输入预设的无缺陷模型，以获得所述预设的无缺陷模型输出的所述待识别的织布图像对应的无缺陷的织布图像；

根据所述待识别的织布图像和对应的无缺陷的织布图像生成区别图像，所述区别图像表示所述待识别的织布图像和对应的无缺陷的织布图像之间的差异；

对所述区别图像进行识别，以获得所述待识别的织布图像对应的缺陷类型；

所述对所述区别图像进行识别，以获得所述待识别的织布图像对应的缺陷类型，包括：通过预先训练完成的织布类型分类器对所述区别图像进行识别，以获得所述待识别的织布图像对应的缺陷类型；

在所述获取待识别的织布图像之前，所述方法还包括：

获取多个织布图像，所述多个织布图像包括多个无缺陷的织布图像和多个有缺陷的织布图像；

将每一无缺陷的织布图像输入所述预设的无缺陷模型，以获得所述预设的无缺陷模型输出的每一无缺陷的织布图像对应的第一无缺陷图像；

将每一有缺陷的织布图像输入所述预设的无缺陷模型，以获得所述预设的无缺陷模型输出的每一有缺陷的织布图像对应的第二无缺陷图像；

根据每一无缺陷的织布图像和对应的第一无缺陷图像生成每一无缺陷的织布图像对应的第一区别图像；

根据每一有缺陷的织布图像和对应的第二无缺陷图像生成每一有缺陷的织布图像对应的第二区别图像；

根据所有无缺陷的织布图像对应的第一区别图像和有缺陷的织布图像对应的第二区别图像对预设的分类器进行训练，以获得训练完成的所述织布类型分类器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待识别的织布图像之前，所述方法还包括：

获取多个无缺陷的织布图像；

通过机器学习算法对所述多个无缺陷的织布图像进行学习，以获得所述预设的无缺陷模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有无缺陷的织布图像对应的第一区别图像和有缺陷的织布图像对应的第二区别图像对预设的分类器进行训练，以获得训练完成的所述织布类型分类器，包括：

将所有无缺陷的织布图像对应的第一区别图像和有缺陷的织布图像对应的第二区别图像分别输入所述预设的分类器，以对所述预设的分类器进行训练获得所述织布类型分类器；

所述通过预先训练完成的织布类型分类器对所述区别图像进行识别，以获得所述待识别的织布图像对应的缺陷类型，包括：

将所述区别图像输入所述织布类型分类器，以获得所述织布类型分类器输出的所述待识别的织布图像对应的缺陷类型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有无缺陷的织布图像对应的第一区别图像和有缺陷的织布图像对应的第二区别图像对预设的分类器进行训练，以获得训练完成的所述织布类型分类器，包括：

提取每一第一区别图像对应的第一特征和每一第二区别图像对应的第二特征；

将所有的第一特征和第二特征分别输入所述预设的分类器训练，以对所述预设的分类器进行训练获得所述织布类型分类器；

所述通过预先训练完成的织布类型分类器对所述区别图像进行识别，以获得所述待识别的织布图像对应的缺陷类型，包括：

提取所述区别图像对应的特征，将所述区别图像对应的特征输入所述预先训练完成的织布类型分类器，以获得所述织布类型分类器输出的所述待识别的织布图像对应的缺陷类型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别的织布图像和对应的无缺陷的织布图像生成区别图像，包括：

将所述待识别的织布图像与对应的无缺陷的织布图像的每一像素点的像素值进行对比，以获得所述待识别的织布图像中与对应的无缺陷的织布图像像素值不同的像素点；

根据所述待识别的织布图像中所有与对应的无缺陷的织布图像的像素值不同的像素点生成所述区别图像。