[发明专利]一种基于端到端神经网络的织物疵点检测方法在审
| 申请号： | 201811575580.1 | 申请日： | 2018-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN109613006A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 刘洲峰;李春雷;丁淑敏;刘闪亮;董燕 | 申请（专利权）人： | 中原工学院 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 张绍琳;栗改 |
| 地址： | 451191 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于端到端神经网络的织物疵点检测方法，其步骤如下：设定SSD神经网络模型的初始参数，将织物疵点数据库中的织物疵点图像输入设定的SSD神经网络模型进行训练，得到深度学习的织物检测模型；将待检测的织物图像输入到步骤一训练好的织物检测模型，对织物图像进行特征提取，选取出多个可能是疵点目标的候选框；基于设定好的判别阈值对步骤二中的候选框进行判别得到最终的疵点目标，利用疵点目标所在候选框的交并比阈值选择疵点目标框，存储疵点的位置坐标信息并输出疵点目标框。本发明对平纹织物和模式织物均具有很好的自适应性及检测性能，扩大了使用范围；检测速率快，有效解决人工检测速度慢的问题；模型易训练，操作简单。 | ||
| 搜索关键词： | 疵点 候选框 神经网络模型 织物疵点检测 神经网络 织物疵点 织物检测 织物图像 端到端 目标框 检测 位置坐标信息 初始参数 平纹织物 人工检测 特征提取 图像输入 有效解决 自适应性 阈值选择 数据库 存储 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于端到端神经网络的织物疵点检测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：设定SSD神经网络模型的初始参数，将织物疵点数据库中的织物疵点图像输入设定的SSD神经网络模型进行训练，得到深度学习的织物检测模型；步骤二：将待检测的织物图像输入到步骤一训练好的织物检测模型，对织物图像进行特征提取，选取出多个可能是疵点目标的候选框；步骤三：基于设定好的判别阈值对步骤二中的候选框进行判别得到最终的疵点目标，利用疵点目标所在候选框的交并比阈值选择疵点目标框，存储疵点的位置坐标信息并输出疵点目标框。
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