[发明专利]基于EfficientDet的织物瑕疵检测方法

说明书

本发明提供了一种基于EfficientDet的织物瑕疵检测方法，该基于EfficientDet的织物瑕疵检测方法包括：验布机相机实时扫描图片，图像数据传输到软件模块进行预处理；基于人工智能芯片，对EfficientDet模型进行NAS，保存模型文件；读取保存的EfficientDet，实时高速检测读入的布匹图片中存在的瑕疵；将检测到的瑕疵和图片对应信息保存到数据中心；将检测到的瑕疵加以标记输出到软件用户界面。本发明的有益效果是：通过自动机器学习NAS，能够学习到一个参数量少，推理速度快的适合验布系统的模型；EfficientDet模型推理快速，最快速度可达24B FLOPS，验布速度与打卷一致，不影响生产效率；通过采用EfficientDet目标检测算法结合自动化流程，降低工人重复工作量，提高验布效率。

技术领域

本发明涉及到纺织技术领域，尤其涉及到一种基于EfficientDet的织物瑕疵检测方法。

背景技术

我国是纺织大国，也是全球最大的纺织服装生产加工基地。目前，我国纺织业产量超过世界总产量的一半，中大规模纺织服装企业数量超过 30000家，主营业务收入近7万亿元。纺织服装面料的产品质量关乎攸关企业生命，影响产业发展，对产品质量的规范也存在一系列严格的行业标准。各类制造业大规模应用人工智能和大数据提高生产效率和企业竞争力成为了国家发展的必然趋势。预计中国智能验布市场潜在规模可达五百多亿元人民币，而境外市场容量将超过千亿元人民币。

目前纺织印染及服装生产企业主要通过专业的布匹检验QC人员站在验布设备前通过肉眼发现布面疵点再进行疵点的标记或者记录。然而人工检测存在检出率低、速度慢、成本高、标准不一、鲁棒性差等缺点。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供了一种基于 EfficientDet的织物瑕疵检测方法。

解决了纺织领域人工检测存在检出率低、速度慢、成本高、标准不一、鲁棒性差等缺点的问题。

本发明是通过以下技术方案实现：

本发明提供了一种基于EfficientDet的织物瑕疵检测方法，该基于EfficientDet的织物瑕疵检测方法特征在于包括如下步骤：

S01，验布机相机实时扫描图片，图像数据传输到软件模块进行预处理；

S02，基于人工智能芯片，对EfficientDet模型进行NAS，保存模型文件；

S03，读取保存的EfficientDet，实时高速检测读入的布匹图片中存在的瑕疵；

S04，将检测到的瑕疵和图片对应信息保存到数据中心；

S05，将检测到的瑕疵加以标记输出到软件用户界面。

优选的，S01包括以下步骤：

S01.1，实时读入相机扫描图片，进行裁边和对齐等处理；

S01.2，对读入的图像分辨率缩放为原来的1/2再输入到算法中。

优选的，S02包括以下步骤：

S02.1，对EfficientNet的主干网络以512+Φ*128的方式缩放；

S02.2，特征融合网络BiFPN以64*(1.35Φ)和3+Φ分别对宽度和宽度缩放；

S02.3，边界框/类别预测网络都以3+Φ/3的方式进行缩放；

S02.4，将上述三种缩放方式复合起来，得到参数量和FLOPS都少一个数量级的EfficientDet，并将搜索到的EfficientDet模型保存下来。

优选的，S03包括以下步骤：