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申请/专利权人：浙江恒杰克兰茨机械有限公司
摘要：本发明提供一种基于机器视觉的纺织品缺陷检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取纺织品图像集；对纺织品图像依次进行拉普拉斯金字塔分解和定向滤波器分解，提取纺织品图像子带信息；通过具有多个高斯组件的广义高斯混合模型提取纺织品子带信息的描述参数；构建增强型贝叶斯分类器；将各张纺织品图像的描述参数以及描述参数相对应的标签组成训练集对增强型贝叶斯分类器进行训练，构建具有完整有向边的增强型贝叶斯分类器并生成增强型贝叶斯分类器中各个节点的条件概率；获取待检测织物图像；生成待检测织物图像的描述参数；将待检测织物图像的描述参数输入至训练后的增强型贝叶斯分类器，输出待检测织物图像的缺陷类型。
主权项：1.一种基于机器视觉的纺织品缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1：获取纺织品图像集，其中，所述纺织品图像集中包括具有正常标签以及不同缺陷类别标签的纺织品图像；S2：对所述纺织品图像依次进行拉普拉斯金字塔分解和定向滤波器分解，提取纺织品图像子带信息，其中，所述纺织品图像子带信息包括频率信息以及所述频率信息相对应的方向信息；S3：通过具有多个高斯组件的广义高斯混合模型提取所述纺织品图像子带信息的描述参数，其中，所述描述参数包括均值、标准差和混合权重，所述描述参数与所述纺织品图像的标签相同；S4：结合描述参数之间的隐藏关系，构建增强型贝叶斯分类器，其中，所述增强型贝叶斯分类器包括节点、类变量节点和有向边，其中，每一个节点对应一个描述参数，所述类变量节点为所述描述参数对应的标签，所述有向边表示各个描述参数之间以及各个描述参数与所述类变量节点之间的关联关系；S5：将各张纺织品图像的描述参数以及所述描述参数对应的标签组成训练集对所述增强型贝叶斯分类器进行训练，构建具有完整有向边的增强型贝叶斯分类器并生成所述增强型贝叶斯分类器中各个节点的条件概率；S6：获取待检测织物图像；S7：生成所述待检测织物图像的描述参数；S8：将所述待检测织物图像的描述参数输入至训练后的增强型贝叶斯分类器，输出所述待检测织物图像的缺陷类型。
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权利要求：
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