摘要
本申请涉及一种基于无纺布疵点检测的质量评估方法及装置,质量评估方法包括以下步骤:根据所需疵点检测的无纺布的材质信息,选择相机与光源的设置方式;获取无纺布生产线上的环境数据、无纺布图像数据和对应的标签数据,并进行数据分析处理,得到用于训练的无纺布数据集;构建用于疵点检测的质量评估模型,结合无纺布数据集对所述质量评估模型进行训练和优化,得到无纺布质量评估模型;获取无纺布生产线上待识别的目标无纺布图像、以及环境实时数据,并结合无纺布质量评估模型进行质量评估和分析。本申请基于无纺布疵点检测的质量评估方法实现了从图像采集、数据分析处理到质量评估的全程自动化,减少了人工干预,提高了检测的准确性和稳定性。
技术关键词
无纺布生产线
褶皱特征
时空融合特征
图像
实时数据
统计特征
卷积神经网络模型
孔洞
标签
长短期记忆网络
相机
Softmax函数
光源
样本
主成分分析方法
边缘检测算法
直方图均衡化
随机梯度下降
系统为您推荐了相关专利信息
信息提取方法
图像分析
关节点
人体姿态估计
关键点
三维光场显示系统
分辨率可调
编码算法
液晶屏
微间距
图像传感器系统
卷积神经网络模块
矿井
深度学习模型
后处理模块
超声影像数据
特征提取方法
图像增强
形态
高维特征向量