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申请/专利权人：南通科沃纺织有限公司
摘要：本发明涉及光学检测技术领域，具体为一种基于AI的面料瑕疵识别系统，系统包括：面料动态监测模块、非线性行为分析模块、图像梯度监控模块、增强学习优化模块。本发明中，通过实施实时动态监测和高级数值模拟，增强了面料瑕疵预测的精准度，实时监测提供的动态数据允许系统捕捉面料生产中的微小变化，而数值模拟则通过分析这些数据的周期性和异常波动，发现可能的瑕疵源，结合梯度分析和网络参数优化，使得系统能在像素级别准确地定位瑕疵，实现了更精确的瑕疵识别，在数据处理和图像分析的深度集成，确保了瑕疵的早期发现和高效处理。
主权项：1.一种基于AI的面料瑕疵识别系统，其特征在于，所述系统包括：面料动态监测模块收集面料生产线上的张力读数和压力读数，实时计算读数的变化幅度，并进行行为趋势分析，根据趋势变化构建面料行为的初步模型，得到行为预测模型；非线性行为分析模块通过数值模拟技术，对所述行为预测模型中的数据进行时间序列分析，提取周期性及异常波动，根据周期性及异常波动绘制瑕疵可能性图谱，定位预测的瑕疵动态，生成瑕疵识别信号；图像梯度监控模块对面料图像进行像素级梯度分析，检测图像中梯度的高变化区域，得到梯度变化数据，将梯度变化数据与所述瑕疵识别信号进行对比，识别与高梯度变化关联的瑕疵位置，生成关键瑕疵位置图；增强学习优化模块根据所述关键瑕疵位置图中标识的瑕疵区域，调整网络参数，应用调整后的网络参数对瑕疵区域执行深度局部感知分析，重构图像中的瑕疵细节信息，生成瑕疵重构结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通科沃纺织有限公司 一种基于AI的面料瑕疵识别系统
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