发明专利已授权

一种基于FabricMosaic与改进细粒度特征提取网络的瑕疵检测方法及装置

📄 申请号：CN202411693378.4 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2024-11-25

公开号

CN119540644B

公开日

2025-09-23

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

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_762 , G06V10_82 , G06V10_774 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

瑕疵检测图像识别人工智能算法深度学习特征提取瑕疵检测

应用场景

纺织工业质检, 工业自动化, 质量检测, 表面缺陷检测, 智能制造

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摘要

本申请公开了一种基于FabricMosaic与改进细粒度特征提取网络的瑕疵检测方法及装置，涉及布匹瑕疵检测技术领域，解决了现有技术中采用固定裁剪方式所导致的瑕疵目标不完整以及小目标瑕疵易漏检的问题，该方法包括：采集样本，采用基于目标前景与布匹纹理背景特征的动态FabricMosaic数据增强策略进行样本扩充，将训练集中的图像作为YOLOv5s网络模型的输入，经过基于发散路径的特征细粒度增强提取模块进行特征提取后得到全局细粒度特征图，训练YOLOv5s网络模型，利用最终的YOLOv5s网络模型进行布匹瑕疵的检测，采用动态FabricMosaic数据增强策略进行样本的扩充，在样本整合过程中仍能有效保留瑕疵目标的完整性，降低了检测小目标瑕疵时增加漏检的风险。

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

一种基于高效多路径特征融合网络的瑕疵识别方法及系统

当前第 / 件

一种基于定向空间及多尺度特征提取网络的特征提取方法及检测系统

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：101 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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