CN109685766A - 一种基于区域融合特征的布匹瑕疵检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种单层平纹布匹生产过程中的实时瑕疵检测方法。该方法首先使用工业相机实时采集织布机生产布匹的视频图像，并通过傅里叶变换滤除噪声信息，其次采用滑动窗口法提取布匹候选区域的LBP与HOG融合特征，最后利用多类支持向量机实现瑕疵精细分类。该装置包含采集布匹瑕疵的工业相机，光源，机械固定装置和用于算法运行的树莓派平台。本发明能克服传统方法存在瑕疵分类和定位方面的不足，实现对光滑单层平纹布面中出现的断纱，跳线和油污等瑕疵的准确定位和实时检测，实现无人化布匹瑕疵监测。
Description
技术领域
本发明涉及机器学习领域，提出了一种融合HOG-LBP区域特征检测布匹瑕疵的方法。
背景技术
随着技术的发展，纺织工业的规模飞速增长，已成为我国基础工业的重要经济支柱。在纺织品的生成过程中，布匹表面瑕疵是影响布匹质量的主要因素。布面瑕疵直接影响布面等级，二等品的价格一般只有一等品的一半。跳线等原因造成的瑕疵将直接导致废品产生，带来不必要的损失。因此，布匹瑕疵检测在纺织品的质检方面尤为重要。
长期以来，布匹质量检测一直是依靠人工实现的。人工检测的准确率与速率依赖于操作人员的经验与熟练程度，评价标准不稳定，易受主观因素影响，产生漏检与误检。以先进的自动检测技术代替人工布匹瑕疵检测，是提高检测效率、减少劳动力、降低人工劳动强度和保证布匹质量的重要措施。
发明内容
本发明针对传统瑕疵检测方法中瑕疵误判问题，提出一种基于融合HOG-LBP区域特征的布匹瑕疵检测方法。
本发明采用的技术方案如下：
包括以下步骤：
步骤1，通过工业相机获取布匹实时图像信息，然后送入微型电脑中进行处理；
步骤2，图像去噪，采用傅里叶频率域低通滤波去除噪声以及多余的纹理信息；
步骤3，对获得的布匹信息提取区域LBP特征，然后对整幅图像提取HOG特征；
步骤4，将区域LBP特征和HOG特征进行融合，构建新的特征向量；
步骤5，将融合区域特征向量作为输入，利用多类支持向量机对输入图像进行精细分类。
进一步，所述步骤2中傅里叶频率域滤波具体步骤如下：
步骤2.1，工业相机采集到的图片会有较大的噪声干扰，需要首先对图片进行滤波，对采集到的图像进行二维离散傅里叶变换，公式如下：
其中f(x,y)代表一副大小为MxN的图像，其中x＝0,1,2,···,M-1和y＝0,1,2,···,N-1，F(u,v)表示f(x,y)的傅里叶变换。
步骤2.2，瑕疵和布匹纹理都属于高频信息，在实验中，理想低通滤波器能够将图片进行模糊，保留明显瑕疵信息的同时能消除一些有干扰的纹理信息。对采集到的图像进行二维傅里叶变换，在根据理想低通滤波器进行滤波。与低通频域滤波器结合的频域滤镜为：
其中：
其中D0表示理想低通滤波器的截止频率，D(u,v)是到频谱中心的距离(欧式距离)，滤波器的频率域原点在频谱图像的中心处，在以截止频率为半径的圆形区域之内的滤镜元素值全部为1，而该圆之外的滤镜元素值全部为0。
步骤2.3，将滤波后的图像进行傅里叶逆变换，公式如下：
工业相机采集到的图像，采用傅里叶低通滤波，可以有效滤除噪声及多余的布匹纹理信息。
进一步，所述步骤3中所述提取区域LBP特征和HOG特征；步骤包括：
步骤3.1，采用滑框算法，以指定步长stride和尺度在布面范围内滑动窗口，对截取的窗口内图片，截取中心及左方，下方，右方共四块区域，以每个子图像块的中心区域为核心，这样区域特征就能对整幅图像进行代表性表述；
步骤3.2，提取区域LBP特征，构建新的区域特征；具体方法为：
计算图像中每个像素点的LBP模式，选择一个像素点作为中心像素，该像素的灰度值作为阈值，邻域像素的灰度值小于阈值则用0表示，大于或等于阈值则用1表示，然后按一个固定的方向获得LBP模式的01码串。若使用(xc,yc)表示中心像素，ic是灰度值，ip表示中心像素周围像素的灰度值，s是一个符号函数，p的取值为0……p-1,则LBP算子公式如下：
其中
根据公式(5)计算四块图像的特征向量，假设分别为LBPleft，LBPright，LBPbottom，LBPcenter，那么本发明构建的新的区域特征为：
LBPcl＝LBPcenter-LBPleft (6)
LBPcr＝LBPcenter-LBPright (7)
LBPcb＝LBPcenter+LBPbottom (8)
步骤3.3，融合区域特征，构建新的特征向量；具体按照：
COLBP＝C1LBPcl+C2LBPcr+C3LBPcb (9)
其中，COLBP表示融合特征，C1，C2，C3表示各区域特征所占的权重，满足C1+C2+C3＝1；将其整合为中心区域新的的特征。单面光滑布匹的纹理信息具有相似性，通过融合区域LBP特征，能有效消除纹理信息的干扰，在织布机中瑕疵按布匹生产方向分布，相比于提取整幅图片的LBP特征会减弱瑕疵信息，区域融合特征能在局部突出瑕疵特征信息，得到减弱背景显著性的特征。
进一步，步骤3中所述提取HOG特征，具体步骤包括：
步骤3.4，颜色空间Gamma校正，将整幅图像进行归一化；
步骤3.5，分割样本图像为若干小块，每块由相邻的四个单元组成，每个单元由8x8像素组成，块与块之间采用重叠两个单元的形式进行滑动。计算出图像中像素点(x,y)的水平方向和垂直方向的梯度分别为：
Ix(x，y)＝I(x+1，y)-I(x-1，y)
Iy(x，y)＝I(x，y+1)-I(x，y-1) (10)
其中Ix(x,y)和Iy(x,y)分别表示像素点(x,y)处的水平方向梯度和垂直方向梯度，I(x,y)表示该点的像素值。
则得到像素点(x,y)处的梯度幅值和梯度方向分别为：
步骤3.6，顺序级联每块的直方图特征，得到整幅图像的整体HOG特征；
进一步，步骤4所述将特征进行融合，构建新的特征向量；具体步骤为：
步骤4.1，对灰度图像分区域提取LBP特征，统计所有子块图像的LBP直方图特征，将素有子块的直方图特征顺序级联，得到区域LBP特征；
步骤4.2，将区域LBP特征与原始HOG特征进行融合，通过串行连接得到新的融合特征；
需要说明的是，HOG特征能很好地描述图像的边缘信息，它描述的是图像的局部形状变化。结合第三步和第四步的实现方式，量化位置和方向在一定程度上对平移和旋转起到了抑制作用。
进一步，步骤5所述进行精细分类；具体步骤为：
步骤5.1，滑动窗口，提取融合特征，输入已训练好的模型；采用滑框截取算法，截取当前像素中心点，左右及下方，共四个子图像块，每个图像块为100x100像素。在整幅图像中，对布匹瑕疵选取小尺度正负样本(posWin/negWin)训练检测,效果优于整幅图像做训练样本。原始LBP特征融合HOG特征的模型的平均丢失率约高7.13％。而融合特征的模型，对于2592x1520的图片，在没有GPU加速的情况下也能达到12fps。
在训练多类支持向量机的过程中，由于布匹瑕疵分类情况有限，训练数据较多，选取高斯核函数作为支持向量机的核函数，高斯核如下：
其中，xi为当前点，li为核函数中心，σ为函数的宽度参数，控制了函数的径向作用范围，
步骤5.2，精细分类，若出现瑕疵，则返回瑕疵信息与位置信息。在树莓派平台中，对摄像头传入图像进行检测，若出现瑕疵，则保存此帧信息，返回分类结果与滑动窗口的位置信息，从而实现瑕疵的实时监测与准确定位。
该装置包含采集布匹瑕疵的工业相机，光源，机械固定装置和用于算法运行的树莓派平台。本发明能克服传统方法存在瑕疵分类和定位方面的不足，实现对光滑单层平纹布面中出现的断纱，跳线和油污等瑕疵的准确定位和实时检测，实现无人化布匹瑕疵监测。
附图说明
图1为布匹瑕疵检测装置简图；
图2为布匹瑕疵检测算法的主要流程；
图3为区域图像截取示意图；
图4为区域LBP特征融合示意图；
图5为瑕疵种类；(a)细长断线(b)透光型跳线(c)油污以及正常布匹。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的提出的一种基于融合LBP特征的布匹瑕疵检测方法及装置，采用以下技术方案：
步骤1，通过工业相机获取布匹实时图像信息，然后送入微型电脑中进行处理；所述微型电脑为树莓派，图2所示，获取布匹实时图像信息；根据先验知识，选定布面部分；针对单层平滑布匹，在检测过程中采用背面白色光源透光照射，选取背面打光有效避免光源过强与光照不稳定的情况。
步骤2，对获取的图像采用傅里叶变换，通过低通滤波，去除噪声；具体步骤为：
步骤2.1，图像矩阵为f(x,y)，傅里叶变换可以将一幅图片分解为正弦和余弦两个分量，即将一幅图像从其空间域(spatial domain)转换为频域(frequency domain)。这种变换的思想是任何函数可以很精确的接近无穷个sin()函数和cos()函数的和。傅里叶变换提供了这种方法来达到这种效果。对于二维图像其傅里叶变换公式如下：
其中f(x,y)代表一副大小为MxN的图像，其中x＝0,1,2,···,M-1和y＝0,1,2,···,N-1，F(u,v)表示f(x,y)的傅里叶变换。
步骤2.2，在单面平滑的布匹中，噪声信息为高频信号，选取低通滤波器滤除，理想低通滤波器的频域滤镜为：
其中：
其中D0表示理想低通滤波器的截止频率，D(u,v)是到频谱中心的距离(欧式距离)，滤波器的频率域原点在频谱图像的中心处，在以截止频率为半径的圆形区域之内的滤镜元素值全部为1，而该圆之外的滤镜元素值全部为0。
步骤2.3，将滤波后的图像进行傅里叶逆变换，公式如下：
步骤3，对获得的干净的布匹信息提取区域LBP特征，融合特征，构成新的特征向量；具体步骤为：
步骤3.1，采用滑框算法，以指定步长stride和尺度在布面范围内滑动窗口，对截取的窗口内图片，截取中心及左方，下方，右方共四块区域；如图3所示；
步骤3.2，提取区域LBP特征，构建新的区域特征；具体方法为：
计算图像中每个像素点的LBP模式，选择一个像素点作为中心像素，该像素的灰度值作为阈值，邻域像素的灰度值小于阈值则用0表示，大于或等于阈值则用1表示，然后按一个固定的方向获得LBP模式的01码串。若使用(xc,yc)表示中心像素，ic是灰度值，ip表示中心像素周围像素的灰度值，s是一个符号函数，p的取值为0……p-1,则LBP算子公式如下：
其中
根据公式(5)计算四块图像的特征向量，假设分别为LBPleft，LBPright，LBPbottom，LBPcenter，那么本发明构建的新的区域特征为：
LBPcl＝LBPcenter-LBPleft (6)
LBPcr＝LBPcenter-LBPright (7)
LBPcb＝LBPcenter+LBPbottom (8)
步骤3.3，融合区域特征，构建新的特征向量；具体按照：
COLBP＝C1LBPcl+C2LBPcr+C3LBPcb (9)
其中，COLBP表示融合特征，C1，C2，C3表示各区域特征所占的权重，满足C1+C2+C3＝1；将其整合为中心区域新的的特征。融合过程如图4所示；
进一步，步骤3中所述提取HOG特征，具体步骤包括：
步骤3.4，颜色空间Gamma校正，将整幅图像进行归一化；
步骤3.5，分割样本图像为若干小块，每块由相邻的四个单元组成，每个单元由8x8像素组成，块与块之间采用重叠两个单元的形式进行滑动。计算出图像中像素点(x,y)的水平方向和垂直方向的梯度分别为：
其中Ix(x,y)和Iy(x,y)分别表示像素点(x,y)处的水平方向梯度和垂直方向梯度，I(x,y)表示该点的像素值。
则得到像素点(x,y)处的梯度幅值和梯度方向分别为：
步骤3.6，顺序级联每块的直方图特征，得到整幅图像的整体HOG特征；
步骤4，将特征进行融合，构建新的特征向量；具体步骤为：
步骤4.1，对灰度图像分区域提取LBP特征，统计所有子块图像的LBP直方图特征，将素有子块的直方图特征顺序级联，得到区域LBP特征；
步骤4.2，将区域LBP特征与原始HOG特征进行融合，通过串行连接得到新的融合特征；HOG特征能很好地描述图像的边缘信息，它描述的是图像的局部形状变化。通过与区域LBP特征的融合，量化位置和方向在一定程度上对平移和旋转起到了抑制作用。
步骤5，将上述步骤所得特征向量输入多类支持向量机进行精细分类；
步骤5.1，对采集的数据进行整理标注，本发明所选取的正负样本各一万余张，约1.5:1；
在白色光源下的单面光滑布匹，多类支持向量机的精细分类分为四类，如图5所示，(a)细长断线(b)透光型跳线(c)油污以及正常布匹。
步骤5.2，通过步骤4所述算法提取正负样本的特征作为样本表述参与训练，配置多类支持向量机参数进行训练。在训练多类支持向量机的过程中，由于布匹瑕疵分类情况有限，训练数据较多，选取高斯核函数作为支持向量机的核函数，高斯核如下：
其中，xi为当前点，li为核函数中心，σ为函数的宽度参数，控制了函数的径向作用范围，
步骤5.3，加载模型实现分类，通过滑动窗口提取特征进行检测，返回分类结果与位置信息。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于区域融合特征的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，通过工业相机获取布匹实时图像信息，然后送入微型电脑中进行处理；
步骤2，图像去噪，采用傅里叶频率域低通滤波去除噪声以及多余的纹理信息；
步骤3，对获得的布匹信息提取区域LBP特征，然后对整幅图像提取HOG特征；
步骤4，将区域LBP特征和HOG特征进行融合，构建新的特征向量；
步骤5，将融合区域特征向量作为输入，利用多类支持向量机对输入图像进行精细分类。
2.根据权利要求1所述的一种基于融合LBP特征的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程为；根据先验知识选定布面部分；针对单层平滑布匹，在检测过程中采用背面白色光源透光照射，选取背面打光有效避免光源过强与光照不稳定的情况。
3.根据权利要求1所述的一种基于融合LBP特征的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤2中图像去噪，采用傅里叶频率域低通滤波去除噪声以及多余的纹理信息步骤包括：
步骤2.1，对采集到的图像进行二维离散傅里叶变换，公式如下：
其中f(x,y)代表一副大小为MxN的图像，其中x＝0,1,2,···,M-1和y＝0,1,2,···,N-1，F(u,v)表示f(x,y)的傅里叶变换；
步骤2.2，对采集到的图像进行二维傅里叶变换，在根据理想低通滤波器进行滤波，与低通频域滤波器结合的频域滤镜为：
其中：
其中D0表示理想低通滤波器的截止频率，D(u,v)是到频谱中心的欧式距离，
步骤2.3，将滤波后的图像进行傅里叶逆变换，公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于融合LBP特征的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，低通滤波器的频率域原点在频谱图像的中心处，在以截止频率为半径的圆形区域之内的滤镜元素值全部为1，而该圆之外的滤镜元素值全部为0。
5.根据权利要求1所述的一种基于融合LBP特征的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤3中提取区域LBP特征，其具体方法为：
步骤3.1，采用滑框算法，以指定步长stride和尺度在布面范围内滑动窗口，对截取的窗口内图片，截取中心及左方，下方，右方共四块区域；
步骤3.2，提取区域LBP特征，构建新的区域特征；具体方法为：
计算图像中每个像素点的LBP模式，选择一个像素点作为中心像素，该像素的灰度值作为阈值，邻域像素的灰度值小于阈值则用0表示，大于或等于阈值则用1表示，然后按一个固定的方向获得LBP模式的01码串，若使用(xc,yc)表示中心像素，ic是灰度值，ip表示中心像素周围像素的灰度值，s是一个符号函数，p的取值为0……p-1,则LBP算子公式如下：
其中
根据公式(5)计算四块图像的特征向量，假设分别为左边子图像块LBPleft，右边子图像块LBPright，底部子图像块LBPbottom，中心子图像块LBPcenter，那么本发明构建的新的区域特征为：
LBPcl＝LBPcenter-LBPleft (6)
LBPcr＝LBPcenter-LBPright (7)
LBPcb＝LBPcenter+LBPbottom (8)
步骤3.3，融合区域特征，构建新的特征向量；具体按照：
COLBP＝C1LBPcl+C2LBPcr+C3LBPcb (9)
其中，COLBP表示融合特征，C1，C2，C3表示各区域特征所占的权重，满足C1+C2+C3＝1；将其整合为中心区域新的特征。
6.根据权利要求1所述的一种基于融合LBP特征的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤3中所述提取HOG特征，具体步骤包括：
步骤3.4，颜色空间Gamma校正，将整幅图像进行归一化；
步骤3.5，分割样本图像为若干小块，每块由相邻的四个单元组成，每个单元由8x8像素组成，块与块之间采用重叠两个单元的形式进行滑动，计算出图像中像素点(x,y)的水平方向和垂直方向的梯度分别为：
其中Ix(x,y)和Iy(x,y)分别表示像素点(x,y)处的水平方向梯度和垂直方向梯度，I(x,y)表示该点的像素值；
则得到像素点(x,y)处的梯度幅值和梯度方向分别为：
步骤3.6，顺序级联每块的直方图特征，得到整幅图像的整体HOG特征。
7.根据权利要求1所述的一种基于融合LBP特征的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤4中特征进行融合的方法为：
步骤4.1，根据上述步骤3，对灰度图像分区域提取LBP特征，统计所有子块图像的LBP直方图特征，将所有子块的直方图特征顺序级联，得到区域LBP特征；
步骤4.2，将区域LBP特征与原始HOG特征进行融合，通过串行连接得到新的融合特征。
8.根据权利要求1所述的一种基于融合LBP特征的布匹瑕疵检测方法，其特征在于，所述步骤5中对输入图像进行精细分类，包括以下步骤：
步骤5.1，对输入图像，采取滑动窗口，通过上述1-4步骤进行特征提取，将提取的融合特征输入训练完成的精细多类支持向量机进行分类；选取高斯核函数作为支持向量机的核函数，高斯核如下：
其中，xi为当前点，li为核函数中心，σ为函数的宽度参数，控制了函数的径向作用范围，
步骤5.2，在微型电脑中，对摄像头传入图像进行检测，若出现瑕疵，则保存此帧信息，返回分类结果与滑动窗口的位置信息，从而实现瑕疵的实时监测与准确定位。
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Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110501339A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-26 | 江苏大学 | 一种复杂环境下的布面定位方法 |
| CN111721773A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 北京大简技术有限公司 | 一种布匹检测系统和方法 |
| CN111815648A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-10-23 | 智慧眼科技股份有限公司 | 基于图像的水痕判定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN113837126A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-24 | 常州市宏发纵横新材料科技股份有限公司 | 一种db类纬纱纱线检测方法 |
| CN114264661A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-01 | 浙江大学台州研究院 | 一种清晰度自适应的卷材检测方法及装置、系统 |
| CN114723705A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-08 | 海门市恒创织带有限公司 | 一种基于图像处理的布匹瑕疵的检测方法 |
| CN114821284A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-07-29 | 南通捷茜纺织科技有限公司 | 一种纺织品生产用码布机智能调节方法 |
| CN115100201A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-09-23 | 淄博齐华制衣有限公司 | 一种阻燃纤维材料的混纺缺陷检测方法 |
| CN115272304A (zh) * | 2022-09-26 | 2022-11-01 | 山东滨州安惠绳网集团有限责任公司 | 一种基于图像处理的布匹缺陷检测方法和系统 |
| CN116862917A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-10-10 | 微山县振龙纺织品有限公司 | 一种纺织品表面质量检测方法及系统 |
| CN117152158A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-01 | 海门市缔绣家用纺织品有限公司 | 基于人工智能的纺织品疵点检测方法及系统 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103136536A (zh) * | 2011-11-24 | 2013-06-05 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 对象检测系统和方法、图像的特征提取方法 |
-
2018
- 2018-11-23 CN CN201811407792.9A patent/CN109685766B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103136536A (zh) * | 2011-11-24 | 2013-06-05 | 北京三星通信技术研究有限公司 | 对象检测系统和方法、图像的特征提取方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 马浩等: "基于LBP 和HOG 特征的图案织物缺陷检测", 《电子测量与仪器学报》 * |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110501339B (zh) * | 2019-08-13 | 2022-03-29 | 江苏大学 | 一种复杂环境下的布面定位方法 |
| CN110501339A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-26 | 江苏大学 | 一种复杂环境下的布面定位方法 |
| CN111721773A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 北京大简技术有限公司 | 一种布匹检测系统和方法 |
| CN111815648B (zh) * | 2020-07-01 | 2023-07-28 | 智慧眼科技股份有限公司 | 基于图像的水痕判定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111815648A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-10-23 | 智慧眼科技股份有限公司 | 基于图像的水痕判定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN113837126A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-24 | 常州市宏发纵横新材料科技股份有限公司 | 一种db类纬纱纱线检测方法 |
| CN113837126B (zh) * | 2021-09-28 | 2022-08-02 | 常州市宏发纵横新材料科技股份有限公司 | 一种db类纬纱纱线检测方法 |
| CN114264661A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-01 | 浙江大学台州研究院 | 一种清晰度自适应的卷材检测方法及装置、系统 |
| CN114264661B (zh) * | 2021-12-06 | 2024-05-31 | 浙江大学台州研究院 | 一种清晰度自适应的卷材检测方法及装置、系统 |
| CN114723705B (zh) * | 2022-03-31 | 2023-08-22 | 深圳市启灵图像科技有限公司 | 一种基于图像处理的布匹瑕疵的检测方法 |
| CN114723705A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-08 | 海门市恒创织带有限公司 | 一种基于图像处理的布匹瑕疵的检测方法 |
| CN114821284B (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-02 | 南通捷茜纺织科技有限公司 | 一种纺织品生产用码布机智能调节方法 |
| CN114821284A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-07-29 | 南通捷茜纺织科技有限公司 | 一种纺织品生产用码布机智能调节方法 |
| CN115100201A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-09-23 | 淄博齐华制衣有限公司 | 一种阻燃纤维材料的混纺缺陷检测方法 |
| CN115100201B (zh) * | 2022-08-25 | 2022-11-11 | 淄博齐华制衣有限公司 | 一种阻燃纤维材料的混纺缺陷检测方法 |
| CN115272304A (zh) * | 2022-09-26 | 2022-11-01 | 山东滨州安惠绳网集团有限责任公司 | 一种基于图像处理的布匹缺陷检测方法和系统 |
| CN115272304B (zh) * | 2022-09-26 | 2022-12-09 | 山东滨州安惠绳网集团有限责任公司 | 一种基于图像处理的布匹缺陷检测方法和系统 |
| CN116862917A (zh) * | 2023-09-05 | 2023-10-10 | 微山县振龙纺织品有限公司 | 一种纺织品表面质量检测方法及系统 |
| CN116862917B (zh) * | 2023-09-05 | 2023-11-24 | 微山县振龙纺织品有限公司 | 一种纺织品表面质量检测方法及系统 |
| CN117152158A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-01 | 海门市缔绣家用纺织品有限公司 | 基于人工智能的纺织品疵点检测方法及系统 |
| CN117152158B (zh) * | 2023-11-01 | 2024-02-13 | 海门市缔绣家用纺织品有限公司 | 基于人工智能的纺织品疵点检测方法及系统 |
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|---|---|
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