摘要
本发明涉及图像处理技术领域,公开了纺织品生产质量管控方法,包括获取纺织品的多模态数据,多模态数据包括织物图像数据和多通道工艺参数时序数据;构建时空图注意力网络;提取并融合织物图像数据的空间特征与工艺参数时序数据的时间特征,得到融合表征向量;建立高斯过程回归模型,构建瑕疵传播场,并计算瑕疵密度梯度及状态转移概率;构建生产过程的结构因果模型,确定关键工艺参数的干预优先级;建立优化模型,求解该模型获得最优工艺参数调整组合,并生成设备控制指令。本发明通过获取并深度融合织物图像与工艺参数多模态数据,构建表观质量与生产过程状态之间内在的映射关系,克服了传统方法中数据孤岛导致的原因分析肤浅的难题。
技术关键词
管控方法
瑕疵
关键工艺参数
图像分割
织物
注意力
节点
序列二次规划算法
纺织品生产线
数据
卷积神经网络提取
生成设备
后验概率分布
多模态
长短期记忆网络
时序
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