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申请/专利权人：东南数字经济发展研究院
摘要：一种基于高频面阵工业相机的布匹瑕疵检测方法，包括以下步骤：采集图像；分割图像，将采集到的图像分割成416*416大小的子图；图像预处理；检测布匹瑕疵目标；检测布匹瑕疵间相似度；设定虚拟线计算布匹瑕疵数量。本发明采用面阵工业相机作为验布机布匹瑕疵图像采集传感器，利用布匹瑕疵间相似度检测避免面阵工业相机在拍摄布匹运动时因为前后帧图像存在区域重叠而导致的瑕疵点存在的重复计数问题，将布匹瑕疵目标检测模型输出的结果图像中标记为瑕疵的区域输入孪生神经网络进行训练和推理，提升了布匹瑕疵间相似度检测的鲁棒性。
主权项：1.一种基于面阵工业相机的布匹瑕疵自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集图像；步骤2：分割图像，将采集到的图像分割成416*416大小的子图；步骤3：图像预处理；步骤4：检测布匹瑕疵目标；步骤5：检测布匹瑕疵间相似度，所述检测布匹瑕疵间相似度包括离线布匹瑕疵间相似度学习阶段和在线布匹瑕疵间相似度检测推理阶段，所述离线布匹瑕疵间相似度学习阶段采用基于孪生神经网络的深度学习算法对对布匹瑕疵间相似度进行预测，所述离线布匹瑕疵间相似度学习阶段具体包括两个步骤，具体为将离线布匹瑕疵目标检测学习阶段采集得到的布匹瑕疵数据集根据VOC数据格式中标注的位置信息和类别信息进行裁剪保存，以同一布匹瑕疵在不同时间段采集的图像认定为同一类的方式对裁剪后的图像进行分类整理，然后利用主干网络为VGG16的孪生神经网络模型对该数据集进行分类训练，采用反向传播算法进行模型参数训练，所述在线布匹瑕疵间相似度检测推理阶段具体包括三个步骤，具体为根据在线布匹瑕疵检测推理阶段中布匹瑕疵检测模型输出结果中的位置信息对布匹图像进行瑕疵点裁剪，裁剪子图保存到内存中，记为img1，然后将下一帧采集到的布匹图像输入在线布匹瑕疵检测推理阶段中布匹瑕疵检测模型，根据检测结果对瑕疵点进行裁剪，裁剪子图保存到内存中，记为img2，最后将img1和img2输入训练完成的孪生神经网络中进行相似度检测，如果相似度值大于设定阈值，则表示img1和img2为相邻时间段的同一瑕疵；步骤6：设定虚拟线计算布匹瑕疵数量。
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