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摘 要:本发明公开了基于深度学习和支持向量数据描述的织物疵点检测方法,包含学习过程和检测过程。网络的学习是建立在无疵点图像基础上,通过图像预处理得到训练样本特征向量集,然后训练深度神经网络层叠自编码器(SAE)中的参数得到降维后的特征向量集,最后采用随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法优化支持向量数据描述(SVDD)的参数。检测时,首先得到待检测图像的特征向量集,然后采用SAE得到降维后的特征向量集,最后输入到SVDD中得到疵点检测结果。本发明的方法能够解决现有疵点检测方法人为选择特征的缺陷和不足,提高检测效果的准确度和精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201711447836.6 | 专利名称: | 基于深度学习和支持向量数据描述的织物疵点检测方法 |
申请日: | 2017-12-27 | 申请/专利权人 | 江南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省无锡市蠡湖大道1800号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 检测搜索 |
公开/公告日: | 2020-11-03 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108010029B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2020/11/03 | 授权 | |
2018/06/01 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/00 专利申请号: 201711447836.6 申请日: 2017.12.27 |
2018/05/08 | 公开 |