摘要
本申请属于人工智能技术领域,具体涉及基于纺织面料服装生产质量的智能检测方法。本方法旨在解决传统人工检测效率低、准确性差,以及现有智能检测系统在复杂缺陷识别、多品类自适应及实时性方面的挑战。该方法包括:接收待检测纺织面料服装的图像数据(包括可见光图像与辅助感知数据);对图像数据进行预处理;利用深度学习模型进行特征提取与缺陷识别;根据潜在缺陷区域进行缺陷分类与精确定位;生成质量检测报告并输出检测结果。本申请通过采用上述技术方案,能够克服传统检测的主观性与效率瓶颈,提高纺织面料服装生产的质量控制水平,并实现对细微缺陷的全面捕获与精准定位,提升检测效率与鲁棒性,优化生产管理流程。
技术关键词
智能检测方法
检测纺织面料
多尺度卷积神经网络
噪声抑制
直方图均衡化
图像增强
服装
语义分割技术
照明模组
数据
企业即时通讯工具
多光谱成像
企业资源规划系统
工业相机
可见光图像
深度学习模型训练
校正
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噪声抑制方法
信号
质心算法
检测仪
动态基线算法
三维重建方法
图像可视化
分水岭算法
直方图均衡化方法
连续切片图像
边缘提取方法
主动轮廓模型
图像增强模型
均值漂移算法
曲线