摘要
本发明实施例提供了一种织物组织结构智能检测方法和相关装置,方法包括:从终端获取待检测的织物图像,其中,终端为Web端或移动端,织物图像是通过便携式显微镜拍摄得到;对织物图像进行预处理,得到目标织物图像;将目标织物图像输入至预先训练好的深度学习模型,输出得到织物组织结构结果,其中,深度学习模型是基于目标检测算法构建得到,适合各种机织面料、针织面料及非织造面料的组织结构,深度学习模型包括目标检测层、特征提取网络和分类器。基于此,本发明实施例能够对各种纺织品面料的组织结构进行快速且准确的识别,不仅提高了检测效率和精确度,而且节省了人工检测的成本和降低劳动强度,实现面料组织结构的自动化智能化识别。
技术关键词
织物组织结构
智能检测方法
深度学习模型
便携式显微镜
轻量化卷积神经网络
特征提取网络
分割算法
计算机可执行指令
特征值提取方法
服务器
面料组织结构
终端
纱线
非织造面料
移动端
图像增强
生成特征向量
智能检测系统
系统为您推荐了相关专利信息
多模态信息融合
智能检测方法
非线性
数据
深度学习框架
检测模型构建方法
半监督学习方法
裂缝
标签
遗传算法优化
手术机器人
稳定性评估系统
线圈模块
电磁
微型手术器械
信息抽取方法
信息抽取模型
文本
意图
训练深度学习模型
实时视频
无人机
深度学习模型
特征提取网络
上采样