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摘要：本发明公开的基于亲和特征和路径重连的毛羽检测方法，包括以下步骤：S1、进行纱线图像采集，生成毛羽检测数据集；S2、对毛羽检测数据集进行分类标注；S3、构建多方向条形卷积模块与信息熵特征选择模块，并对S2中的数据集捕获毛羽上下文信息，增强毛羽上下文信息的原始特征，形成增强数据集；S4、构建亲和特征模块，并学习S3中增强数据集的相邻像素的亲和关系，利用亲和信息作为几何和上下文指导来增强分割特征，实现对毛羽的准确分割，通过路径重连方法实现对毛羽数量的统计。本发明的基于亲和特征和路径重连的毛羽检测方法，解决了现有毛羽检测技术中，毛羽数量和质量指数检测信息不够全面且检测结果的可重复性较差的问题。
主权项：1.基于亲和特征和路径重连的毛羽检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过BasleracA2500-60uc工业相机进行纱线图像采集，筛选整理所有图像，并生成毛羽检测数据集；S2、对毛羽检测数据集进行分类标注，做标签注释；S3、构建多方向条形卷积模块与信息熵特征选择模块，利用多方向条形卷积模块将S2中标签注释后的数据集从四个不同方向捕获毛羽上下文信息，利用信息熵特征选择模块增强毛羽上下文信息的原始特征，形成增强数据集；S4、构建亲和特征模块，利用亲和特征模块学习S3中增强数据集的相邻像素的亲和关系，利用亲和信息作为几何和上下文指导来增强分割特征，使用有效细化算法，实现对毛羽的准确分割，再通过路径重连的方法实现对毛羽数量的准确统计。
全文数据：
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百度查询： 西安工程大学 基于亲和特征和路径重连的毛羽检测方法
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