- 专利标题： 一种基于机器教学模式下的显著性织物疵点检测方法
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申请号： CN201910270956.6申请日： 2019-04-04
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公开(公告)号： CN109961437B公开(公告)日： 2021-06-25
- 发明人: 李岳阳 , 杜帅 , 罗海驰 , 樊启高 , 朱一昕 , 佘雪 , 李美佳
- 申请人： 江南大学
- 申请人地址： 江苏省无锡市蠡湖大道1800号
- 专利权人： 江南大学
- 当前专利权人： 江南大学
- 当前专利权人地址： 江苏省无锡市蠡湖大道1800号
- 代理机构： 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司
- 代理商 林娟
- 主分类号： G06T7/00
- IPC分类号： G06T7/00 ; G06T7/11 ; G06T7/136 ; G01N21/95 ; G01N21/956 ; G01N21/88
摘要：
本发明公开了一种基于机器教学模式下的显著性织物疵点检测方法，属于纺织技术领域。通过引入教学模型，并通过模糊连通性评价超像素集合的传播难易程度，从而逐渐控制并优化显著性传播的顺序，解决疵点检测方法中显著性传播的缺陷和不足；本发明基于像素有不同的传播难度的前提，结合了认知科学理论的实践结果，提出的显著性织物疵点检测方法，对提高显著性疵点检测算法的稳定性和准确率具有参考价值。
公开/授权文献
- CN109961437A 一种基于机器教学模式下的显著性织物疵点检测方法 公开/授权日：2019-07-02
