[00314742]基于神经网络深度学习的布匹缺陷检测方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710182718.0
交易方式：
技术转让
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联系人：
厦门立德软件公司
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技术详细介绍
本发明涉及基于神经网络深度学习的布匹缺陷检测方法，方法包括以下步骤(1)高速线扫描成像；(2)通过改进的BP神经网络布匹缺陷检测算法对布匹缺陷进行准确检测；(3)通过卷积神经网络的深度学习布匹缺陷分类算法实现自动选取疵点多样的特征信息，进行非线性系统地处理分类。本发明将图像矫正，拼接，去噪等算法在成像系统中用GPU实现，实现高速高质量的图像采集；通过改进的BP神经网络布匹缺陷检测算法对诸如灰尘，脏污，棉球，褶皱等干扰因素进行检测与排除；通过卷积神经网络的深度学习布匹缺陷分类算法，能够实现对多种缺陷的实时监测，该分类算法能出色地自动选取疵点多样的特征信息，进行非线性系统地处理分类。
本发明涉及基于神经网络深度学习的布匹缺陷检测方法，方法包括以下步骤(1)高速线扫描成像；(2)通过改进的BP神经网络布匹缺陷检测算法对布匹缺陷进行准确检测；(3)通过卷积神经网络的深度学习布匹缺陷分类算法实现自动选取疵点多样的特征信息，进行非线性系统地处理分类。本发明将图像矫正，拼接，去噪等算法在成像系统中用GPU实现，实现高速高质量的图像采集；通过改进的BP神经网络布匹缺陷检测算法对诸如灰尘，脏污，棉球，褶皱等干扰因素进行检测与排除；通过卷积神经网络的深度学习布匹缺陷分类算法，能够实现对多种缺陷的实时监测，该分类算法能出色地自动选取疵点多样的特征信息，进行非线性系统地处理分类。
