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申请/专利权人：南通兴逸卧室用品有限公司;杭州职业技术学院
摘要：本发明涉及数据识别领域，具体涉及一种纺织品表面缺陷检测方法，包括：根据待检测图像以及参考图像对应的频谱图像识别出缺陷存在概率；根据缺陷存在概率判断待识别图像中是否存在缺陷；当待检测图像中存在缺陷时，根据单周期频谱参考图像以及各个像素点的单周期频谱待检测图像得到各个像素点的异常程度，进而得到异常程度分布图；根据异常程度分布图得到各个疑似缺陷区域，进而得到感兴趣区域，根据感兴趣区域中关注度最高的特征点得到各个初始模板区域，根据各个初始模板区域的标准程度得到标准模板，进而得到最终缺陷区域。本发明可以更高效地对纺织品表面缺陷进行检测。
主权项：1.一种纺织品表面缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取最小周期范围、待检测图像以及参考图像；根据待检测图像以及参考图像对应的频谱图像得到缺陷存在概率；根据缺陷存在概率识别待检测图像中是否存在缺陷，当待检测图像中不存在缺陷时，停止检测；当待检测图像中存在缺陷时，根据最小周期范围设置滑窗，根据滑窗以及参考图像得到单周期频谱参考图像；获取待检测图像中的各个像素点对应的滑窗；根据各个像素点对应滑窗得到各个像素点对应的单周期频谱待检测图像；根据单周期频谱参考图像以及各个像素点的单周期频谱待检测图像得到各个像素点的异常程度；所有像素点的异常程度构成了异常程度分布图；根据异常程度分布图得到各个疑似缺陷区域；根据各个疑似缺陷区域得到感兴趣区域，获取感兴趣区域中的各个特征点，将具有相同描述子的特征点称为同一类别的特征点；根据各个特征点的异常程度以及各个特征点所属类别中包含的特征点个数得到各个特征点的关注度；根据关注度最高的特征点得到各个初始模板区域，根据感兴趣区域中各个特征点的关注度以及与各个初始模板区域中对应位置上像素点的描述子得到各个初始模板区域的标准程度；根据各个初始模板区域的标准程度得到标准模板；根据标准模板识别感兴趣区域中的最终缺陷区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通兴逸卧室用品有限公司 杭州职业技术学院 一种纺织品表面缺陷检测方法
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