基于YOLOv4-Tiny神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的布面缺陷檢測(cè)方法、裝置及系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111069955.9 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113516655A 公開(kāi)（公告）日 2021-10-19
申請(qǐng)公布號(hào) CN113516655A 申請(qǐng)公布日 2021-10-19
分類(lèi)號(hào) G06T7/00（2017.01）I 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 談昆倫;季小強(qiáng) 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 常州市宏發(fā)縱橫新材料科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京錦信誠(chéng)泰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 倪青華
地址 213135江蘇省常州市新北區(qū)西夏墅鎮(zhèn)紡織工業(yè)園麗江路28號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及織物表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于YOLOv4?Tiny神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的布面缺陷檢測(cè)方法、裝置及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：獲取布面圖像數(shù)據(jù)；將獲取的布面圖像數(shù)據(jù)輸入至改進(jìn)的YOLOv4?Tiny網(wǎng)絡(luò)模型中，改進(jìn)的YOLOv4?Tiny網(wǎng)絡(luò)模型為使用多組數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來(lái)的，多組數(shù)據(jù)集中的每一組數(shù)據(jù)均包括布面缺陷照片、缺陷位置標(biāo)注信息和分類(lèi)名稱(chēng)；獲取改進(jìn)的YOLOv4?Tiny網(wǎng)絡(luò)模型的輸出信息；其中，改進(jìn)的YOLOv4?Tiny網(wǎng)絡(luò)模型包括主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，主干特征提取網(wǎng)絡(luò)中包括殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并行運(yùn)行2次，并通過(guò)Concat拼接，以拓展網(wǎng)絡(luò)寬度，N的取值為2至6。本發(fā)明通過(guò)將原先的單次運(yùn)行的殘差結(jié)構(gòu)改進(jìn)為多次并行運(yùn)行，增加了網(wǎng)絡(luò)輸出的通道，增強(qiáng)了特征提取的能力，提高了檢測(cè)的精度。