【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及纺织缺陷检测，更具体地说，它涉及一种坯布缺陷检测方法、系统、介质及计算机。
技术介绍
1、深度神经网络以其自动提取图像特征的能力，在计算机视觉领域中逐渐替代了传统的手工特征提取方法，例如在图像识别、目标检测等方面的应用已变得越来越广泛。在工业质检领域中，深度学习也成为了视觉缺陷检测的主流方法。
2、在纺织工业领域中，布匹缺陷检测是一项重要的任务。随着数字化产业升级这一国家战略的推进，利用机器设备自动化坯布瑕疵缺陷检测替代人工检测成为了业务场景中的一个需求。在现有技术中，开发轻量级坯布缺陷检测模型，并将模型部署到纺织厂织机设备的边缘控制端，用于实时检测布面上的瑕疵点，并代替人工巡检的工作已经是比较成熟的技术手段，但是当布面比较通透时，边缘端的轻量级模型容易对布面下的机台环境产生各种形态的误检，特别是那些形态覆盖范围比较大的，比如横跨整个布面门幅的机台边缘拐角处，与布面贴合后产生各种各样的干扰形态，导致模型会误大量误识别为缺陷，并上报给云端，最终影响依靠布匹的质检分级。
技术实现思路b>
1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，所述获取坯布照片，对所述坯布照片进行图像预处理，得到增强照片，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，还包括：对所述坯布照片进行水平翻转和/或竖直翻转和/或旋转和/或亮度调整，得到对应的增强照片。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S5，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，所述获取坯布照片，对所述坯布照片进行图像预处理，得到增强照片，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，还包括：对所述坯布照片进行水平翻转和/或竖直翻转和/或旋转和/或亮度调整，得到对应的增强照片。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤s5，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于transformer的坯布缺陷检测方法，其特征在于，所述将所述增强照片输入到预先训练好的特...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱锦祥，邹建法，姚鹏飞，
申请(专利权)人：上海致景信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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