【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种纺织品图案错位识别方法。
技术介绍
1、在纺织品生产过程中，图案印染后的质量控制是一个关键环节。然而，当纺织品遇水或处于潮湿环境时，图案容易发生错位变形，给质量检测带来挑战。同时，纺织品表面的纹理和多样化图案增加了识别难度。此外，生产线上高速移动的织物也为实时检测造成障碍。为解决这一问题，需要开发一种能在潮湿条件下稳定工作的错位识别技术。该技术应能克服水分对图案形态的影响，并在织物快速运动时保持识别精度。同时还要考虑如何在不影响织物原有性能和外观的前提下，添加可靠的防水标记。另一个技术难点是如何在有限的计算资源下，实现对大面积复杂图案的快速分割和识别。在保证识别准确率的同时，满足生产线的实时性要求。此外，如何将分割后的子区域信息有效整合，以得出整体图案的错位状况，也是一个待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种纺织品图案错位识别方法，主要包括：
2、对潮湿环境下纺织品图像进行预处理，通过提取图案特征，根据预先训练的数据集建立图案正常...
【技术保护点】
1.一种纺织品图案错位识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对潮湿环境下纺织品图像进行预处理，通过提取图案特征，根据预先训练的数据集建立图案正常形态的参考模型，从原始图像中分离出图案区域与背景区域，得到图案轮廓信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对提取的图案轮廓信息进行几何变换分析，计算图案各部分的相对位置关系，建立图案潮湿形变模型，通过比对当前图案与参考模型的差异，判断图案是否发生错位或变形，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述若图案发现错位或变形，根据纺织品...
【技术特征摘要】
1.一种纺织品图案错位识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对潮湿环境下纺织品图像进行预处理，通过提取图案特征，根据预先训练的数据集建立图案正常形态的参考模型，从原始图像中分离出图案区域与背景区域，得到图案轮廓信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对提取的图案轮廓信息进行几何变换分析，计算图案各部分的相对位置关系，建立图案潮湿形变模型，通过比对当前图案与参考模型的差异，判断图案是否发生错位或变形，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述若图案发现错位或变形，根据纺织品材质特性和生产工艺参数，建立潮湿水分对图案影响的数学模型，通过模拟不同湿度条件下图案的变化规律，对检测结果进行动态校正，消除水分对识别精度的干扰，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述针对不同的织物材质特性和生产工艺参数，构建潮湿水分对图案影响的数学模型，该模型用于量化描述水分含量变化对织物表面图案产生的几何失真效应，以预测失真程度和失真方向参数，识别出织物表面图案的同时，根据预测的图案失真程度和失真方向，对识别结果进行实时的几何校正，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾文君，杜轶锋，周国华，张俊豪，曾东超，马骥腾，
申请(专利权)人：科大讯飞华南人工智能研究院广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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