一种基于深度学习的布匹疵点检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的布匹疵点检测方法，包括：1、采集目标布匹的布匹疵点特征，制作布匹质检数据集；2、以布匹质检数据集作为输入，以布匹疵点类别和位置信息为输出，构建RT‑DETR卷积神经网络模型，并对模型进行训练；3、使用小波卷积WTConv增加模型对小目标疵点的捕捉能力；4、使用模糊注意力提高模型对不确定性的疵点的适应能力。本发明能够自动、高效、准确地检测布匹上的各种疵点，提高布匹质量检测的效率和精度，降低人工检测的成本和误差。