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申请/专利权人：佛山技研智联科技有限公司
摘要：本申请涉及织物瑕疵的检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质，涉及纺织领域，该方法通过获取相机采集得到的待检测织物图像，对待检测织物图像进行预处理得到预处理织物图像，按照预处理织物图像的纹理周期对预处理织物图像进行网格划分得到网格化织物图像，并利用冗余灰度共生矩阵提取网格化织物图像的网格纹理特征，通过预先训练好的织物瑕疵检测神经网络对网格纹理特征进行分类，根据分类结果确定网格纹理特征是否为瑕疵特征；若确定网格纹理特征为瑕疵特征，则在待检测织物图像对应的网格纹理特征中标记瑕疵位置。上述技术方案能够提高织物瑕疵的检测准确度和检测效率。
主权项：1.一种织物瑕疵的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取通过摄像设备采集得到的待检测织物图像，对所述待检测织物图像进行预处理得到预处理织物图像；确定所述预处理织物图像中的各个像素对的相对位置关系，基于所述相对位置关系确定所述像素对的灰度值差值,所述灰度值差值为a＝Ip-Ip+v，Ip为像素点p处的灰度值，Ip+v为像素点p位移矢量的灰度值；统计所述灰度值差值的概率分布，并根据所述概率分布的统计结果确定所述预处理织物图像的同质化参数，所述同质化参数为其中，v表示像素对的位移矢量，a表示像素对的灰度值差值，Pva表示该像素对的频率分布参数，所述频率分布参数是由灰度值差值a和位移矢量v的灰度值差值分布直方图归一化后得到；根据所述同质化参数对所述预处理织物图像的纹理周期进行测量，所述纹理周期根据最小位移矢量v*确定，所述最小位移矢量确定对所述预处理织物图像进行网格划分的网格大小；基于所述网格大小对所述预处理织物图像进行网格划分得到若干个网格化织物图像,并利用冗余灰度共生矩阵提取各个所述网格化织物图像的网格纹理特征；通过预先训练好的织物瑕疵检测神经网络对所述网格纹理特征进行分类，根据分类结果确定所述网格纹理特征是否为瑕疵特征；若确定所述网格纹理特征为瑕疵特征，则在所述待检测织物图像对应的网格纹理特征中标记瑕疵位置。
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权利要求：
百度查询： 佛山技研智联科技有限公司 织物瑕疵的检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质
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