[发明专利]一种网络度检测方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请公开了一种网络度检测方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：对待测试图像进行图像处理，获得与所述待测试图像对应的若干目标轮廓图像，其中，各所述目标轮廓图像中包含目标纺丝的轮廓；基于预设的语义分割模型对所述待测试图像进行网络节点特征提取处理，获得与所述待测试图像对应的节点预测图像；将各所述目标轮廓图像作为掩膜图像，对所述节点预测图像进行检测，得到各所述目标纺丝的网络度检测结果。本申请中基于图像处理获得网络度指标的检测方法效率高，检测结果更加精准。

技术领域

本发明涉及化纤领域，特别涉及一种网络度检测方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

化纤产品与我们的生活息息相关，我们日常穿着和居住环境都离不来化纤产品。我国化纤行业存量大且存续历史悠久，行业智能改造、产业升级等市场潜力巨大，并且随着全球纤维产业创新驱动战略的实施，推动纤维领域与新兴科技交叉与融合对化纤生产企业提出新的要求。因此化纤产品的质量检测对后续生产环节具有较大影响。网络度，作为化纤产品的关键质量指标之一，指的是单位长度内化纤长丝中网络结点的数量。对于化纤长丝，单位长度的网络度需要满足一定的范围，网络数过多会导致松弛，加工过程中，丝线不能充分解捻，且染色时上染率不同，导致面料表面有网络斑。网络数过少导致在织造过程中网络点易松散起毛。所以正确的网络度对后续生产环节至关重要。

而现在很多化纤纺丝工厂使用传统的人工网络度指标检测方法，该方法通过水浴法将多根纺丝并行置于水中，并通过目测法计数得到网络度检测指标，但是在实际使用中具有很大的局限性。首先，人工检测依赖于人的主观评价，受人的心情、思维以及照明灯主客观因素的影响而具有很大的不稳定性、不可靠性和非量化性，给产品的质量评估带来了很多不稳定和不可靠的因素。其次，人眼无法实现产品高速生产时的网络度指标检测需求。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种网络度检测方法、装置、电子设备以及存储介质，主要目的在于解决目前存在人工进行网络度检测不够精准的问题。

为解决上述问题，本申请提供一种网络度检测方法，包括：

对待测试图像进行图像处理，获得与所述待测试图像对应的若干目标轮廓图像，其中，各所述目标轮廓图像中包含目标纺丝的轮廓；

基于预设的语义分割模型对所述待测试图像进行网络节点特征提取处理，获得与所述待测试图像对应的节点预测图像；

将各所述目标轮廓图像作为掩膜图像，对所述节点预测图像进行检测，得到各所述目标纺丝的网络度检测结果。

可选的，所述对待测试图像进行图像处理，获得待测试图像中目标纺丝对应的目标轮廓图像，具体包括：

对所述待测试图像进行前置处理，得到前置处理后的第一图像；

对所述第一图像进行阈处理，得到纺丝区域与非纺丝区域分离的第二图像；

对所述第二图像进行膨胀腐蚀处理，得到纺丝轮廓图像；

基于所述纺丝轮廓图像进行轮廓检测，得到待测试图像中目标纺丝对应的目标轮廓图像。

可选的，在基于预设的语义分割模型对所述待测试图像进行网络节点特征提取处理，获得与所述待测试图像对应的节点预测图像，所述方法还包括：训练获得所述语义分割模型，具体包括：

获取若干历史图像和与各所述历史图像对应的标签图像；

对各所述历史图像和与各所述标签图像进行分组处理，获得包含若干第一历史图像以及与各第一历史图像对应的标签图像的第一数据集；和包含若干第二历史图像以及与各第二历史图像对应的标签图像的第二数据集；

将各所述第一数据集作为训练样本，采用预设的语义分割方法进行模型训练，得到当前语义分割模型和当前模型参数，基于第二数据集对所述当前语义分割模型和当前模型参数进行检测，获得所述语义分割模型。