[发明专利]一种基于机器学习的布匹缺陷检测方法及装置在审
| 申请号： | 201710267670.3 | 申请日： | 2017-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN107123114A | 公开（公告）日： | 2017-09-01 |
| 发明（设计）人： | 张美杰;黄坤山;李力;王华龙;杨世杰 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/08;G06T7/10;G06T7/11;G06T5/00 |
| 代理公司： | 广州胜沃园专利代理有限公司44416 | 代理人： | 张帅 |
| 地址： | 528225 广东省佛山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的布匹缺陷检测方法，具体包括以下步骤图像分割；图像增强；图像去噪；子图像特征提取；疵点区域分割；离线布匹学习阶段，使用BP神经网络对标准图像特征参数进行训练得出标准值；在线布匹检测阶段，使用BP神经网络对子图像特征参数进行检测；布匹疵点分类阶段，采用基于卷积神经网络的深度学习算法对布匹缺陷进行分类；该基于机器学习的布匹缺陷检测方法具有自我学习功能，可以满足不断发展的工业需求。本发明还提供了一种基于机器学习的布匹缺陷检测装置，该装置包括图像采集单元，图像处理单元，数据通信单元，动作执行单元。本检测装置可以实现高效精准的检测，而且将工人从繁重无味的体力劳动中解脱出来了。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 布匹 缺陷 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的布匹缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像分割，为了方便后续处理，将采集图像分割为256*256的子图像；步骤2：图像预处理；步骤3：子图像特征提取，采用基于Gabor小波变换和投影法结合的图像处理方法提取子图像的特征参数；步骤4：布匹疵点检测；步骤5：布匹疵点分类。
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