发明专利 已授权

一种基于改进的YOLOv5模型对织物疵点进行在线检测的方法、可读存介质及终端设备

📄 申请号:CN202211241240.1 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2022-10-11
公开号
CN115439468B
公开日
2025-09-19
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

织物疵点检测, 纺织质量检测, 工业在线检测, 智能制造, 质量控制

摘要

本发明涉及一种基于改进的YOLOv5模型对织物疵点进行在线检测的方法、可读存介质及终端设备,包括步骤:采集多种织物疵点图像形成数据集并分为训练集和测试集,对训练集的织物疵点图像进行织物疵点类别标注和数据增强,再对织物疵点图像进行预处理,使用预处理后的织物疵点图像对改进的YOLOv5模型进行训练,使用测试集的织物疵点图像进行验证,得到织物疵点类别检测及分析处理模型;基于得到的织物疵点类别检测及分析处理模型实时对织物图像进行检测,并输出分析结果。本发明还公开使用该方法的可读存介质及终端设备。本发明方法减少了织物疵点的漏检,提高了织物疵点检测准确率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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