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本发明的公开了一种基于卷积神经网络的色织物疵点检测方法,本发明中使用的方法总共分为两个阶段:训练阶段和检测阶段。训练阶段是首先建立色织物疵点图像库,对图像进行预处理,削弱噪声和图像纹理的影响,再将图像及图像标签打包起来,然后建立建立基于AlexNet卷积神经网络的色织物疵点检测模型。
一种基于模式识别和图像处理的纺织品瑕疵自动检测及分类方法,具体按照以下步骤实施:1)构建基于模式识别和图像处理的设备;2)采集分辨率为2048×2048大小的RGB彩色织物图像等。
基于Gabor滤波器的印花织物疵点检测方法:建立基本Gabor滤波器,提取Gabor参数;对提取的Gabor参数进行选择、交叉、变异,改Gabor参数等。