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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：本申请公开了一种基于神经网络的瑕疵检测方法与装置。构建瑕疵检测模型，并将纺织物表面图像输入瑕疵检测模型进行模型训练直至损失函数收敛，利用训练后的瑕疵检测模型进行瑕疵检测，得到纺织物的瑕疵检测结果；将纺织物表面图像输入分解变换模块中进行分解得到分量信息，并将其进行融合生成初始特征图；利用卷积解耦模块对初始特征图进行特征提取与融合，得到增强融合特征图；将增强融合特征图输入特征金字塔网络进行多尺度融合得到多尺度特征图，利用双向特征金字塔网络增强多尺度特征图得到增强多尺度特征图；将增强多尺度特征图输入检测层得到检测结果。该方法能够自动化检测生产线上纺织物的瑕疵，且准确性较高。
主权项：1.一种基于神经网络的瑕疵检测方法，其特征在于，包括：构建瑕疵检测模型，并将纺织物表面图像输入所述瑕疵检测模型进行模型训练直至损失函数收敛，利用训练后的所述瑕疵检测模型进行瑕疵检测，得到纺织物的瑕疵检测结果；其中，所述瑕疵检测模型包括分解变换模块、卷积解耦模块、特征金字塔网络、双向特征金字塔网络与检测层；将所述纺织物表面图像输入所述分解变换模块中进行分解得到分量信息，并将其进行融合生成初始特征图；利用所述卷积解耦模块对所述初始特征图进行特征提取与融合，得到增强融合特征图；其中，所述增强融合特征图包括一次增强特征图、二次增强特征图、第一融合特征图与第二融合特征图；将所述增强融合特征图输入所述特征金字塔网络进行多尺度融合得到多尺度特征图，利用所述双向特征金字塔网络增强所述多尺度特征图得到增强多尺度特征图；将所述增强多尺度特征图输入所述检测层得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种基于神经网络的瑕疵检测方法与装置
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