【技术实现步骤摘要】
本文件涉及图像识别，尤其涉及一种基于图像识别和ai算法的面料经纬密度检测方法及系统。
技术介绍
1、面料的经纬密度是纺织品中一个关键的参数，关系到面料的质感、外观、强度和其他重要性质，具有重要影响。传统的经纬密度测量主要依赖于人工或半自动化的工具来完成。传统上通过密度镜来观察面料，然后人工计数一定区域内的经纬线数量，再进行计算得到密度。或者利用特定的光学设备，如纹密仪，对面料样本进行扫描并自动计算得到经纬密度，逐步发展为采用简单的数字图像处理方法，例如边缘检测或像素计数，来识别和计算经纬线。但是传统的手工测量法容易受到人的主观因素影响，造成误差，而光学仪器和基本图像处理技术对于复杂纹理和颜色的面料可能无法准确分析。在测量过程中时间周期长，对于大量样本的测量尤其如此，且很难应对多种材质、纹理和颜色的面料，尤其是对于新型、特殊的纺织材料。同时传统的测量工具和现代的信息管理系统之间的集成存在困难，导致数据流动和应用受限。基于以上
技术介绍
的缺点，能够准确、高效、简便地测量面料的经纬密度，显得尤为迫切和必要。。
技术实现思路
1、本说明书一个或多个实施例提供了一种基于图像识别和ai算法的面料经纬密度检测方法，包括：
2、s1.配置扫描参数，采集面料扫描图像数据；
3、s2.对所述面料扫描图像数据进行预处理，基于预处理后的图像数据提取图像关键特征；
4、s3.构建基于卷积神经网络面料经纬密度检测模型，并进行训练；
5、s4.将所述图像关键特征输入
6、本说明书一个或多个实施例提供了一种基于图像识别和ai算法的面料经纬密度检测系统，包括：
7、图像采集模块：用于配置扫描参数，采集面料扫描图像数据；
8、图像处理模块：用于对所述面料扫描图像数据进行预处理，基于预处理后的图像数据提取图像关键特征；
9、模型训练模块：用于构建基于卷积神经网络面料经纬密度检测模型，并进行训练；
10、密度识别模块：用于将所述图像关键特征输入训练好的面料经纬密度检测模型进行面料密度识别，并输出识别结果。
11、本说明书一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括：
12、处理器；以及，
13、被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器实现上述基于图像识别和ai算法的面料经纬密度检测方法的步骤。
14、本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现上述基于图像识别和ai算法的面料经纬密度检测方法的步骤。
15、本专利技术结合了高精度的面料扫描技术和图像处理算法，能够准确地测量和分析面料的经纬密度，大大降低了因人为因素导致的误差，自动化的操作减少了人工操作，确保了整个流程的连贯性和实时性，实时生成经纬密度，为服装生产和质量控制提供及时的反馈，降低了成本和时间，大大提高了面料经纬密度测量的效率和准确性；同时本专利技术能够适应各种不同类型和质地的面料，具有很好的通用性和扩展性；本专利技术还支持将扫描和分析得到的数据存储，便于后续的数据分析和研究，为面料的研发和创新提供数据支持。
16、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种基于图像识别和AI算法的面料经纬密度检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配置扫描参数，采集面料扫描图像数据具体方法为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述面料扫描图像数据进行预处理具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键特征包括面料纹理、面料颜色和面料形状。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建基于卷积神经网络面料经纬密度检测模型，并进行训练具体方法为：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述照明设备包括高频日光灯、LED环形灯和多角度照明系统。
7.一种基于图像识别和AI算法的面料经纬密度检测系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述图像采集模块具体包括扫描仪和照明设备，所述扫描仪选择高分辨率和高扫描速度的扫描仪，扫描仪的参数根据待扫描的面料的类型配置；所述照明设备包括高频日光灯、LED环形灯和多角度照明系统。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别和ai算法的面料经纬密度检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配置扫描参数，采集面料扫描图像数据具体方法为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述面料扫描图像数据进行预处理具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键特征包括面料纹理、面料颜色和面料形状。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建基于卷积神经网络面料经纬密度检测模型，并进行训练具体方法为：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述照明设备包括高频日光灯、l...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘艺，杨秾菡，马宇萌，李淑清，郑梓璇，蔡万江，
申请(专利权)人：新兴际华北京材料技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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