基于深度学习的纺织提花检测方法及系统

本发明实施例提供了一种基于深度学习的纺织提花检测方法及系统，根据纺织提花检测数据通过第一纺织提花检测模型生成多个具有第一缺陷类别属性的纺织提花缺陷定位对象的第一纺织提花缺陷信息，然后根据纺织提花检测数据通过第二纺织提花检测模型生成包括与多个具有第一缺陷类别属性的纺织提花缺陷定位对象一一对应的多个具有第二缺陷类别属性的纺织提花缺陷定位对象的第二纺织提花缺陷信息，从而通过第一纺织提花缺陷信息和第二纺织提花缺陷信息生成包括多个具有目标缺陷类别属性的纺织提花缺陷定位对象的第三纺织提花缺陷信息。如此，能够提高纺织提花检测过程的效率，准确自动区分各种缺陷情况。

《基于深度学习的纺织提花检测方法及系统》是一发明专利，专利号为 2021106121141，当前法律状态为已下证，由中科维卡（苏州）自动化科技有限公司提出申请，发明人为潘宇;钱晓华;陈佳渊，申请日期为2021-06-02，公开（公告）日期为2024-05-24，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/27 (2020.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：纺织机器视觉、工业质检、纺织AI视觉检测、大提花/小提花、家纺与装饰面料、外贸订单质检追溯、智能验布机、织检机器人、纺织AI质检SaaS。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明实施例提供了一种基于深度学习的纺织提花检测方法及系统，根据纺织提花检测数据通过第一纺织提花检测模型生成多个具有第一缺陷类别属性的纺织提花缺陷定位对象的第一纺织提花缺陷信息，然后根据纺织提花检测数据通过第二纺织提花检测模型生成包括与多个具有第一缺陷类别属性的纺织提花缺陷定位对象一一对应的多个具有第二缺陷类别属性的纺织提花缺陷定位对象的第二纺织提花缺陷信息，从而通过第一纺织提花缺陷信息和第二纺织提花缺陷信息生成包括多个具有目标缺陷类别属性的纺织提花缺陷定位对象的第三纺织提花缺陷信息。如此，能够提高纺织提花检测过程的效率，准确自动区分各种缺陷情况。

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