[发明专利]一种基于形状特征的皮革表面缺陷检测方法有效
| 申请号： | 201910861495.X | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110660048B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 张发恩;吴珂 | 申请（专利权）人： | 创新奇智（合肥）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京中南长风知识产权代理事务所(普通合伙) 11674 | 代理人： | 郑海 |
| 地址： | 230001 安徽省合肥市高新区习友路333*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了计算机视觉和机器学习领域的一种基于形状特征的皮革表面缺陷检测方法，包括以下具体步骤：S1：获取皮革表面正常样本和异常样本，并使用其他在人工物体表面含有自然形成的不规则纹理的图像作为训练数据；S2：输入图像数据，进行图像预处理，以增强形状特征；S3：增强后的图像输入到特征提取网络，提取卷积特征；S4：最后一层卷积层作为检测网络，用于检测特定目标，网络的输出向量为是否目标的概率和目标的位置和宽高；S5：分别计算分类损失和目标位置与宽高损失，得到加权的损失函数；S6：通过随机梯度下降法更新网络权值，避免了在实际检测任务中难以获取缺陷样本的问题，为不同场景的同类应用提供了一种通用的检测方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 形状 特征 皮革 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于形状特征的皮革表面缺陷检测算法，其特征在于：包括以下具体步骤：/nS1：获取皮革表面正常样本和异常样本，并使用其他在人工物体表面含有自然形成的不规则纹理的图像作为训练数据；/nS2：输入图像数据，进行图像预处理，以增强形状特征；/nS3：增强后的图像输入到特征提取网络，提取卷积特征；/nS4：最后一层卷积层作为检测网络，用于检测特定目标，网络的输出向量为是否目标的概率和目标的位置和宽高；/nS5：分别计算分类损失和目标位置与宽高损失，得到加权的损失函数；/nS6：通过随机梯度下降法更新网络权值。/n
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