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申请/专利权人：四川意龙科纺集团股份有限公司

摘要：本申请涉及一种智能验布检测方法、系统、设备及介质，属于纺织物检测技术领域，检测方法包括：获取待检测布料的物理特性数据和光谱响应数据，并确定待检测布料的材料类型；根据材料类型，自适应调节多光谱图像采集参数，对待检测布料进行多光谱照射并采集不同光谱波段下的图像数据，得到多光谱图像数据；对预处理后的多光谱图像数据进行逐像素分析，识别正常区域和瑕疵区域；标记瑕疵区域并对瑕疵区域进行连续拍摄，得到瑕疵区域的时间序列图像；获取瑕疵区域在待检测布料上的移动轨迹和变化趋势，得到瑕疵区域的动态特性并确定对应的瑕疵类型，得到瑕疵检测结果并发送至管理终端。本申请能够提高布料检测的准确性和可靠性。

主权项：1.一种智能验布检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：获取待检测布料的物理特性数据和光谱响应数据；根据所述物理特性数据和光谱响应数据，确定所述待检测布料的材料类型；根据所述材料类型，自适应调节多光谱图像采集参数；基于所述多光谱图像采集参数，对所述待检测布料进行多光谱照射并采集不同光谱波段下的图像数据，得到多光谱图像数据；对所述多光谱图像数据进行图像预处理；根据预设逻辑规则和预设特征阈值对预处理后的多光谱图像数据进行逐像素分析，识别所述多光谱图像数据的正常区域和瑕疵区域；标记所述瑕疵区域并对所述瑕疵区域进行连续拍摄，得到所述瑕疵区域的时间序列图像；基于所述时间序列图像进行分析，获取所述瑕疵区域在所述待检测布料上的移动轨迹和变化趋势，得到所述瑕疵区域的动态特性；根据所述瑕疵区域的动态特性确定对应的瑕疵类型，得到瑕疵检测结果并发送至管理终端；根据所述材料类型，自适应调节多光谱图像采集参数的步骤包括：实时获取当前环境数据并进行数据预处理；提取所述预处理后的当前环境数据对应的环境特征；基于所述材料类型对应的类别特征和所述环境特征，构建输入特征集；将所述输入特征集输入至预先训练的参数配置模型中，对最佳多光谱图像采集参数进行预测，得到模型预测结果；根据所述模型预测结果，对多光谱图像采集参数进行自适应调节；所述检测方法还包括参数配置模型的训练步骤，所述训练步骤包括：获取历史样本特征集并进行预处理；所述历史样本特征集包括不同材料在不同环境下的最佳多光谱图像采集参数以及相应的图像质量指标；对预处理后的历史样本特征集进行特征提取，得到基础特征向量集；将所述基础特征向量集划分为训练样本和验证样本；将所述训练样本输入至预先构建的梯度提升树模型中进行初训练，优化模型参数，得到初训练的参数配置模型；基于所述验证样本对所述参数配置模型进行验证和模型参数校正，直到模型的损失函数满足预设条件或模型迭代次数达到预设次数，得到训练完成的所述参数配置模型。

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