发明专利已授权

基于类别约束字典学习模型的织物图像瑕疵检测方法及系统

Name: 基于类别约束字典学习模型的织物图像瑕疵检测方法及系统
Brand: 浙江理工大学
SKU: 2021110703766
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111070376.6 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2021-09-13

公开号

CN113793319B

公开日

2023-08-25

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_764 , G06V10_772 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别机器学习字典学习

应用场景

纺织工业, 工业质检, 智能制造, 服装生产

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摘要

本发明公开一种基于类别约束字典学习模型的织物图像瑕疵检测方法及系统，方法包括：S1、随机将正常和瑕疵两个织物数据集样本分为训练集样本、测试集样本；S2、对样本进行特征提取，输入正常训练样本与瑕疵训练样本Y,初始化正常与瑕疵样本个数、稀疏度L1与L2、迭代次数、正则化参数λ，ρ，λ2；S3、初始化训练集样本字典学习中的学习字典D,和稀疏表示矩阵；S4、利用得到的训练集样本的学习字典和稀疏表示矩阵，进行判别字典学习，以获取更新后的矩阵，并输出相应的更新后的学习字典D*,S5、根据学习字典D*,以及测试集样本的特征向量ytest，基于学习字典计算测试样本的稀疏重构误差，构造分类统计量进行分类。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113793319B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230825

✅ 授权

20211231

?? 实质审查的生效：

20211214

📄 公开

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