[发明专利]一种双分支面料缺陷检测方法、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种双分支面料缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、获取良品坯布的三通道的良品图片；

S2、获取待检测坯布的三通道的待检测图片；

S3、将所述良品图片和待检测图片进行拼接，得到六通道的图像数据矩阵；

S4、将所述图像数据矩阵输入预先训练好的目标检测神经网络模型，得到若干包含第一置信度的第一边界框；

S5、将所述图像数据矩阵再次输入所述目标检测神经网络模型，得到若干包含第二置信度的第二边界框；

S6、将若干所述第一边界框和若干所述第二边界框合并生成第一边界框集；所述第一边界框集包含多个边界框及其对应的置信度；

S7、剔除所述第一边界框集中置信度小于置信度阈值的边界框，得到对应的第二边界框集；

S8、计算所述第二边界框集中任意两个边界框的交并比，生成对应的重叠度；

S9、判断该第二边界框集中任意两个边界框的重叠度是否均小于重叠度阈值：若为否，则执行步骤S10；若为是，则执行步骤S11；

S10、筛选出第二边界框集中置信度最大的边界框，记为最大边界框；将该最大边界框从所述第二边界框集中剔除，得到对应的第三边界框集；将该最大边界框和第三边界框集中各个边界框对应的重叠度与重叠度阈值进行比较，将该第三边界框集中剔除重叠度大于或等于重叠度阈值的边界框后的边界框集更新为新的第二边界框集，并返回步骤S9；

S11、对所有最大边界框以及该第二边界框集中的各个边界框分别调整坐标和尺寸，得到各个边界框所对应的回归窗口，根据各个回归窗口的坐标和尺寸，确定待检测图片中对应的缺陷的坐标和尺寸。

2.根据权利要求1所述的一种双分支面料缺陷检测方法，其特征在于：在所述步骤S3中，将所述良品图片和待检测图片进行拼接，具体采用torch.cat函数，将良品图片和待检测图片在通道维度上进行拼接，得到六通道的图像数据矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种双分支面料缺陷检测方法，其特征在于：在所述步骤S6中，将若干所述第一边界框和若干所述第二边界框合并生成第一边界框集，使用concatenate函数进行合并。

4.根据权利要求1所述的一种双分支面料缺陷检测方法，其特征在于：在所述步骤S11中，所述边界框回归函数存储在预先训练好的目标检测神经网络模型中，所述边界框函数采用梯度下降法更新边界框的参数，得到回归窗口。

5.根据权利要求1所述的一种双分支面料缺陷检测方法，其特征在于：在所述步骤S1中，所述良品图片的像素尺寸为4096*4096；在所述步骤S2中，所述待检测图片的像素尺寸为4096*4096。

6.根据权利要求5所述的一种双分支面料缺陷检测方法，其特征在于：在所述步骤S3中，对所述良品图片和待检测图片分别使用高斯图像金字塔进行下采样处理，得到像素尺寸均为2048*2048或1024*1024的良品图片和待检测图片，再将所述良品图片和待检测图片进行拼接。

7.根据权利要求1-6中任意一项所述的一种双分支面料缺陷检测方法，其特征在于:在所述步骤S4和步骤S5中，所述目标检测神经网络模型采用Cascade R-CNN结构。

8.根据权利要求7所述的一种双分支面料缺陷检测方法，其特征在于：在所述CascadeR-CNN结构的目标检测神经网络模型中，所述重叠度阈值为：0.1；所述置信度阈值为：0.05。

9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。