验布方法、装置、终端设备、服务器、存储介质和系统制造方法及图纸

本申请公开了验布方法、装置、终端设备、服务器、存储介质和系统，该方法包括接收验布机发送的待检测图像，并生成疵点检测请求；将所述待检测图像和疵点检测请求发送至服务器，所述服务器包括用于检测织物疵点的神经网络模型；如果接收到所述服务器发送的所述待检测图像所包含的织物存在疵点的检测结果，则根据所述检测结果生成疵点标记控制指令，所述检测结果包括疵点的类型信息和位置信息；将所述疵点标记控制指令发送至所述验布机。该验布方法、装置、终端设备、服务器、存储介质和系统可降低提供方后期的运营成本。

Cloth Inspection Method, Device, Terminal Equipment, Server, Storage Media and System

The application discloses a cloth inspection method, device, terminal device, server, storage medium and system, which includes receiving the image to be detected sent by the cloth inspection machine and generating a defect detection request; sending the image to be detected and the defect detection request to the server, which includes a neural network model for detecting fabric defects; and receiving the server to issue a defect detection request. A defect marking control instruction is generated according to the defect detection result, which includes the type information and location information of the defect, and the defect marking control instruction is sent to the cloth tester. The method, device, terminal device, server, storage medium and system can reduce the later operation cost of the supplier.

【技术实现步骤摘要】
验布方法、装置、终端设备、服务器、存储介质和系统
本申请涉及织物检测
，特别涉及验布方法、装置、终端设备、服务器、存储介质和系统。
技术介绍
在机织布、针织布、非织造布等织物的生产线上，需要检测所生产出来的织物是否存在疵点，例如，织物上是否有污渍、破洞、起毛等等。目前的检测方法主要有两种方式：第一种为纯人工检测方式，即由检测人员站在验布设备前通过肉眼检测的方式发现织物疵点并对疵点进行标记或记录；第二种为机器辅助的检测方式，主要是通过机器视觉和计算机程序分析来发现织物疵点并实现分类。第一种检测方式在织物的产量很大的情况下，由检测人员来检测将会很费人力，而且，检测人员在工作一段时间之后容易疲劳，从而存在发生误检的可能性。因此，由检测人员来检测的总体缺陷检测效率不高、并且检测准确度不够稳定。第二种检测方式一般将程序固化到终端设备中，后期需要分别对每一终端设备进行维护，而且检测程序提供方无法统一管理，导致运营成本高昂。
技术实现思路
鉴于以上问题，本专利技术的实施例提供一种验布方法、装置、终端设备、服务器和系统，其能解决上述
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，按照本专利技术的实施例的验布本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.验布方法，包括：接收验布机发送的待检测图像，并生成疵点检测请求；将所述待检测图像和疵点检测请求发送至服务器，所述服务器包括用于检测织物疵点的神经网络模型；如果接收到所述服务器发送的所述待检测图像所包含的织物存在疵点的检测结果，则根据所述检测结果生成疵点标记控制指令，所述检测结果包括疵点的类型信息和位置信息；将所述疵点标记控制指令发送至所述验布机。

【技术特征摘要】
1.验布方法，包括：接收验布机发送的待检测图像，并生成疵点检测请求；将所述待检测图像和疵点检测请求发送至服务器，所述服务器包括用于检测织物疵点的神经网络模型；如果接收到所述服务器发送的所述待检测图像所包含的织物存在疵点的检测结果，则根据所述检测结果生成疵点标记控制指令，所述检测结果包括疵点的类型信息和位置信息；将所述疵点标记控制指令发送至所述验布机。2.验布方法，包括：接收待检测图像和疵点检测请求；根据所述疵点检测请求，利用检测织物疵点的神经网络模型对所述待检测图像进行检测；若所述待检测图像所包含的织物存在疵点，则生成检测结果并输出，所述检测结果包括疵点的类型信息和位置信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用检测织物疵点的神经网络模型对所述待检测图像进行检测，包括：利用已训练的第一神经网络模型获取所述指定图像的一个或多个候选区域所对应的对象的织物属性特征；根据所述织物属性特征和所述候选区域，利用已训练的第二神经网络模型确定所述候选区域中是否存在疵点有效区域，以确定所述待检测图像所包含的织物是否存在疵点。4.验布装置，包括：请求生成模块，用于接收验布机发送的待检测图像，并生成疵点检测请求；请求发送模块，用于将所述待检测图像和疵点检测请求发送至服务器，所述服务器包括用于检测织物疵点的神经网络模型；指令生成模块，用于如果接收到所述服务器发送的所述待检测图像所包含的织物存在疵点的检测结果，则根据所述检测结果生成疵点标记控制指令，所述检测结果包括疵点的类型信息和位置信息；指令发送模块，用于将所述疵点标记控制指令发送至...

【专利技术属性】
技术研发人员：金玲玲，饶东升，何文玮，
申请(专利权)人：深圳灵图慧视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44