发明专利已授权

一种基于弱监督学习的单色布匹瑕疵检测方法

📄 申请号：CN202210595197.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-05-28

公开号

CN115205209A

公开日

2022-10-18

申请人

浙江工业大学

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_774 , G06V10_77 , G06V10_26 , G06V10_82 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

弱监督学习弱监督学习机器视觉表面缺陷检测

应用场景

布匹瑕疵检测, 纺织质量检测, 工业自动化, 智能制造, 生产线在线检测

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摘要

本发明涉及一种基于弱监督学习的单色布匹瑕疵检测方法，通过采集布匹原始图像并进行预处理，建立正常图像特征库；基于正常图像特征库进行异常阈值TH的整定，提取处理后的待检测图像的特征，采用K最近邻算法，在正常图像数据集中检索与待检测图像的相似性最接近的K张无瑕疵图像，计算K张无瑕疵图像与待检测图像间的异常得分；利用异常阈值TH进行阈值分割，得到布匹瑕疵对应的异常区域的分割掩膜图像。本发明检测的针对性更强，对于布匹图像的瑕疵有较高的查全率，不需要耗费大量时间进行数据集制作和模型训练，在保证检测实时性的同时，提高对小瑕疵目标的检测敏感度。

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

一种基于人体关键点的实时视频流手语识别方法

当前第 / 件

一种基于数据驱动的磁控胶囊指向控制方法

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

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