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公开(公告)号：CN108520114A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810238038.0
申请日：2018-03-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种纺织布疵点检测模型及其训练方法和应用，其中训练方法包括采集样本纺织布疵点图像，建立数据集，基于YOLOv2建立纺织布疵点检测模型；在训练模型前使用维度聚类，在训练模型时，进行直接坐标预测、损失值计算、反向传播，得到当前网络权重参数；利用当前网络权重参数更新纺织布疵点检测模型的网络权重参数，然后利用训练集进行多次网络权重计算与更新，得到最优网络权重参数，即得到训练好的纺织布疵点检测模型。然后实时采集纺织布图像，利用训练好的纺织布疵点检测模型进行检测，得到纺织布图像的疵点检测结果。利用本发明的纺织布疵点检测模型进行疵点准确率高、实时性强、通用性。
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公开(公告)号：CN108520114B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201810238038.0
申请日：2018-03-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种纺织布疵点检测模型及其训练方法和应用，其中训练方法包括采集样本纺织布疵点图像，建立数据集，基于YOLOv2建立纺织布疵点检测模型；在训练模型前使用维度聚类，在训练模型时，进行直接坐标预测、损失值计算、反向传播，得到当前网络权重参数；利用当前网络权重参数更新纺织布疵点检测模型的网络权重参数，然后利用训练集进行多次网络权重计算与更新，得到最优网络权重参数，即得到训练好的纺织布疵点检测模型。然后实时采集纺织布图像，利用训练好的纺织布疵点检测模型进行检测，得到纺织布图像的疵点检测结果。利用本发明的纺织布疵点检测模型进行疵点准确率高、实时性强、通用性。
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公开(公告)号：CN106778898B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201611252173.8
申请日：2016-12-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动检测的舵片偏转极性识别方法，包括：取得舵片未偏转静态图像，运用旋转矩形掩模提取出各舵片的感兴趣区域图像作为各舵片背景帧，同时得到正负偏转分割区域；对各舵片动态图像结合各舵片背景帧运用背景消除法得到各舵片运动图像，对各舵片运动图像进行去噪和增强处理，获得各舵片识别图像，进而获得各舵片识别图像在正负偏转分割区域的平均灰度值，根据单帧识别图像正负偏转分割区域的平均灰度值和正负偏转分割区域的多帧平均灰度值识别舵片的偏转极性。本发明提供的舵片偏转极性识别方法硬件配置简单、安全性能高、方法有效、识别效率高以及可靠性好。
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公开(公告)号：CN106778898A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611252173.8
申请日：2016-12-30
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/3241 , G06K9/342 , G06K9/40 , G06K9/4604
Abstract: 本发明公开了一种基于运动检测的舵片偏转极性识别方法，包括：取得舵片未偏转静态图像，运用旋转矩形掩模提取出各舵片的感兴趣区域图像作为各舵片背景帧，同时得到正负偏转分割区域；对各舵片动态图像结合各舵片背景帧运用背景消除法得到各舵片运动图像，对各舵片运动图像进行去噪和增强处理，获得各舵片识别图像，进而获得各舵片识别图像在正负偏转分割区域的平均灰度值，根据单帧识别图像正负偏转分割区域的平均灰度值和正负偏转分割区域的多帧平均灰度值识别舵片的偏转极性。本发明提供的舵片偏转极性识别方法硬件配置简单、安全性能高、方法有效、识别效率高以及可靠性好。
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