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申请/专利权人：绍兴达伽马纺织有限公司
摘要：本发明提供的基于机器视觉的拉毛织物表面绒毛状态检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：采集具有各种织物异常状态标签的关于拉毛织物的多张表面图像；通过鉴别器中具有以零为中心的梯度惩罚项的生成对抗网络模型对表面图像进行图像增强；构建织物异常状态检测模型；将增强后的表面图像和相对应的织物异常状态标签组成的训练集输入至织物异常状态检测模型，对织物异常状态检测模型进行训练，并结合具有模拟退火优化算法和贝叶斯优化算法的自适应遗传算法调整随机森林模块的超参数，直至达到终止条件；将实时表面图像输入至训练后的织物异常状态检测模型，输出实时表面图像的织物异常状态标签。提升检测准确性和检测效率。
主权项：1.一种基于机器视觉的拉毛织物表面绒毛状态检测方法，其特征在于，包括：S1：采集具有各种织物异常状态标签的关于拉毛织物的多张表面图像；S2：通过鉴别器中具有以零为中心的梯度惩罚项的生成对抗网络模型对所述表面图像进行图像增强；S3：构建织物异常状态检测模型，其中，所述织物异常状态检测模型具有相互连接的多特征提取模块和随机森林模块，所述多特征提取模块包括空间特征提取单元和频率特征提取单元，其中，所述空间特征提取单元和频率特征提取单元分别用于提取空间特征和频率特征；S4：将增强后的表面图像和相对应的织物异常状态标签组成的训练集输入至所述织物异常状态检测模型，对所述织物异常状态检测模型进行训练，并结合具有模拟退火优化算法和贝叶斯优化算法的自适应遗传算法调整所述随机森林模块的超参数，直至达到终止条件；S5：获取待检测拉毛织物的实时视频帧；S6：从所述实时视频帧中提取织物异常状态的实时表面图像；S7：将所述实时表面图像输入至训练后的织物异常状态检测模型，输出所述实时表面图像的织物异常状态标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 绍兴达伽马纺织有限公司 基于机器视觉的拉毛织物表面绒毛状态检测方法及系统
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