一种基于深度学习的布匹缺陷检测方法

本发明涉及布匹检测与深度学习技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的布匹缺陷检测方法。本发明包括对布匹原始图像缺陷数据集进行图像预处理，以对布匹原始图像缺陷数据集进行扩充；对标注后的布匹原始图像缺陷数据集以预设比例划分为图像训练集、图像测试集和图像验证集；将图像训练集、图像测试集和图像验证集输入到目标检测网络模型进行训练、测试和验证，得到训练后的布匹缺陷检测网络模型权重；将训练后的布匹缺陷检测网络模型权重输入在线的缺陷检测设备中，若检测到输入缺陷检测设备中的布匹存在缺陷，则将检测出的缺陷数据标出，并将缺陷数据进行保存。本发明能够有效提升对复杂纹理模式与缺陷细节的建模能力。