摘要
本发明公开一种基于YOLOv5‑Fibre的织物表面缺陷特征检测方法,步骤1,从所有采集到的图片中挑选出存在缺陷的经编织物图片;步骤2,在步骤1中获得的经编织物图像中挑选出有缺陷的图片与不同衬底的良好布匹图片组成经编织物缺陷数据集,然后使用标注工具进行标注,扩充经编织物缺陷数据集,最终得到训练集与测试集;步骤3,建立YOLOv5‑Fibre网络模型;步骤4,采用步骤3建立的YOLOv5‑Fibre网络模型对数据集进行训练;步骤5,输入待检测图片,利用步骤4中训练好的YOLOv5‑Fibre网络模型对其进行检测,并输出检测结果;步骤6,利用步骤2得到的测试集对模型进行评价。本发明实现了织物缺陷检测的快速和准确功能。
技术关键词
织物表面缺陷
特征检测方法
经编织物
图片
残差结构
标注工具
样本
特征提取网络
数据
织物缺陷检测
控制光源亮度
注意力机制
聚类算法
网络模块
特征提取能力
马赛克
布匹
系统为您推荐了相关专利信息
标定算法
摄像头坐标系
棋盘格角点
多幅模糊图像
图像像素
邻域像素信息
像素点
分辨率
图像特征匹配方法
细粒度特征