[发明专利]一种线缝检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种线缝检测方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像，所述待处理图像是对目标线缝进行拍摄获得的，所述目标线缝是对多个待缝材料缝制获得的；

使用神经网络模型对所述待处理图像中的线缝端点坐标进行检测，获得所述目标线缝的端点坐标，所述神经网络模型是以线缝端点坐标为样本标签训练获得的；

将所述目标线缝的端点坐标相互连接，获得所述目标线缝。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括：多个特征提取分支；所述使用神经网络模型对所述待处理图像中的线缝端点坐标进行检测，包括：

使用所述多个特征提取分支分别对所述待处理图像进行特征提取，获得多个图像特征；

对所述多个图像特征进行融合，获得图像融合特征；

对所述图像融合特征进行线缝端点坐标映射，获得所述线缝端点坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述使用神经网络模型对所述待处理图像中的线缝端点坐标进行检测之前，还包括：

获取多个样本图像和多个样本标签，所述样本标签是对所述样本图像中的线缝端点坐标进行标注获得的；

以所述多个样本图像为训练数据，以所述多个样本标签为训练标签，对神经网络进行训练，获得所述神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对神经网络进行训练，包括：

使用所述神经网络对所述样本图像中的线缝端点坐标进行预测，获得预测出的线缝端点坐标；

计算所述预测出的线缝端点坐标与所述样本标签中的线缝端点坐标之间的损失值；

根据所述损失值对所述神经网络进行训练。

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，在所述获得所述目标线缝的端点坐标之后，还包括：

判断所述目标线缝的端点坐标的所在直线倾斜角度是否超出预设角度范围；

若是，则调整所述目标线缝，以使所述目标线缝的端点坐标的所在直线倾斜角度在所述预设角度范围内。

6.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，在所述获得所述目标线缝之后，还包括：

判断所述目标线缝的倾斜角度与预设直线的倾斜角度之间的角度差值是否大于预设角度阈值；

若是，则调整所述目标线缝，以使所述目标线缝的倾斜角度与预设直线的倾斜角度之间的角度差值小于所述预设角度阈值。

7.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述待缝材料包括：布料、皮革和/或塑料。

8.一种线缝检测装置，其特征在于，包括：

处理图像获取模块，用于获取待处理图像，所述待处理图像是对目标线缝进行拍摄获得的，所述目标线缝是对多个待缝材料缝制获得的；

线缝端点检测模块，用于使用神经网络模型对所述待处理图像中的线缝端点坐标进行检测，获得所述目标线缝的端点坐标，所述神经网络模型是以线缝端点坐标为样本标签训练获得的；

目标线缝获得模块，用于将所述目标线缝的端点坐标相互连接，获得所述目标线缝。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的方法。