发明专利已授权

基于阶段噪声多特征鉴别网络的丝织物瑕疵检测方法

📄 申请号：CN202410851891.5 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2024-06-28

公开号

CN118864365A

公开日

2024-10-29

申请人

闽江学院

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_44 , G06N3_0475 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

瑕疵检测图像识别深度学习机器视觉瑕疵检测

应用场景

纺织品质量检测, 工业自动化, 智能制造, 丝绸面料生产质检, 在线瑕疵检测

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摘要

本发明涉及一种基于阶段噪声多特征鉴别网络的丝织物瑕疵检测方法，属于织物瑕疵检测技术领域。该方法提出一种新的生成对抗性网络模型：PNMFD，将注意力转移到特征级别，使用阶段噪声来生成伪异常特征，并且这些特征共同与判别器模块交互，以增强模型对纹理细节的关注。具体来说，该方法引入了分阶段的伪异常生成策略，以减轻生成的样本和真实样本之间的显著差异。在训练过程中，逐步合成不同的噪声以模拟不同阶段的异常图像。该方法允许特征重构器逐渐学习更丰富的异常表示，确保模拟异常的丰富性和改进的重构质量。同时，在多特征判别模块中，该方法提出了一种双重鉴别器，通过添加额外的鉴别分支来增加鉴别器任务的复杂性并提高网络的性能。

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

基于全局特征优化和形状特征感知聚合的车道线检测方法

当前第 / 件

一种多模态协同学习的胃镜图像半监督分类方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52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：33 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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