[发明专利]一种基于卷积神经网络的织物疵点检测方法在审
| 申请号： | 201710072366.3 | 申请日： | 2017-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN106845556A | 公开（公告）日： | 2017-06-13 |
| 发明（设计）人： | 赵银玲;周武能 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/40;G06K9/46 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司31001 | 代理人： | 翁若莹,吴小丽 |
| 地址： | 200050 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的织物疵点检测方法，通过图像采集模块获取织物图像，并发送至图像预处理模块；图像预处理模块对所接受的织物图像进行预处理，包括图像滤波处理、压缩动态范围处理和直方图均衡化处理；建立卷积神经网络模型，网络输入为预处理后的织物图像，网络输出为织物图像是否存在疵点以及疵点类型的情况；将预处理后的织物图像输入所建立的卷积神经网络模型，卷积神经网络从多个角度自动提取织物图像的不同特征，实现对织物图像中的疵点进行识别和分类。本发明提供的方法能够自动检测各类织物中的疵点，并且对识别出的疵点进行分类，检测速度快，且检测结果准确性高，实现成本低，适于大范围推广使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 织物 疵点 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的织物疵点检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1：通过图像采集模块获取织物图像，并发送至图像预处理模块；步骤2：图像预处理模块对所接受的织物图像进行预处理，包括图像滤波处理、压缩动态范围处理和直方图均衡化处理；步骤3：建立卷积神经网络模型，网络输入为预处理后的织物图像，网络输出为织物图像是否存在疵点以及疵点类型的情况；步骤4：将步骤2预处理后的织物图像输入步骤3所建立的卷积神经网络模型，卷积神经网络从多个角度自动提取织物图像的不同特征，实现对织物图像中的疵点进行识别和分类。
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