[發明專利]一種基于人工智能的紡織品定性分類方法

有效

• 申請號: 202211022235.1
• 申請日: 2022-08-25
• 公開（公告）號: CN115100481B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 華真珍
• 申請（專利權）人: 海門喜滿庭紡織品有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于人工智能的紡織品定性分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取待分類紡織品的表面圖像，并對表面圖像進行多尺度下采樣，得到各個采樣圖像及其采樣尺度；

根據各個采樣圖像，確定各個采樣圖像對應的每個角度的灰度游程矩陣，進而確定各個采樣圖像對應的纖維垂直量；

獲取待分類紡織品的面料種類，根據待分類紡織品的面料種類以及各個采樣圖像對應的采樣尺度，確定各個采樣圖像對應的采樣尺度權重；

根據各個采樣圖像對應的采樣尺度權重和纖維垂直量，確定待分類紡織品的分類系數；

根據待分類紡織品的分類系數，確定待分類紡織品的種類。

2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的紡織品定性分類方法，其特征在于，確定各個采樣圖像對應的纖維垂直量的步驟包括：

根據各個采樣圖像對應的每個角度的灰度游程矩陣，確定各個采樣圖像對應的第一灰度游程差矩陣和第二灰度游程差矩陣；

根據各個采樣圖像對應的第一灰度游程差矩陣和第二灰度游程差矩陣以及各個采樣圖像，確定各個采樣圖像對應的纖維垂直量。

3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的紡織品定性分類方法，其特征在于，確定各個采樣圖像對應的纖維垂直量的計算公式：

其中，為第i個采樣圖像對應的纖維垂直量，為第i個采樣圖像對應的第一灰度游程差矩陣中的灰度級別為k且游程長度為d的元素的數值， 第i個采樣圖像對應的第二灰度游程差矩陣中的灰度級別為k且游程長度為d的元素的數值，K為第i個采樣圖像對應的第一灰度游程差矩陣和第二灰度游程差矩陣中的灰度級別的級數，D為第i個采樣圖像對應的第一灰度游程差矩陣和第二灰度游程差矩陣中的游程長度的最大值。

4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的紡織品定性分類方法，其特征在于，若待分類紡織品的面料種類為針織物面料，則確定各個采樣圖像對應的采樣尺度權重的計算公式：

其中，為待分類紡織品的面料種類為針織物面料時第i個采樣圖像對應的采樣尺度權重，為第i個采樣圖像對應的采樣尺度，為各個采樣圖像對應的采樣尺度中的最大值。

5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的紡織品定性分類方法，其特征在于，若待分類紡織品的面料種類為機織物面料，則確定各個采樣圖像對應的采樣尺度權重的計算公式：

其中，為待分類紡織品的面料種類為機織物面料時第i個采樣圖像對應的采樣尺度權重，為第i個采樣圖像對應的采樣尺度，為各個采樣圖像對應的采樣尺度中的最大值。

6.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的紡織品定性分類方法，其特征在于，若待分類紡織品的面料種類為針織物面料，則確定待分類紡織品的分類系數的計算公式：

其中，為待分類紡織品的面料種類為針織物面料時待分類紡織品的分類系數，為待分類紡織品的面料種類為針織物面料時第i個采樣圖像對應的采樣尺度權重，為第i個采樣圖像對應的纖維垂直量，I為各個采樣圖像的個數。

7.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的紡織品定性分類方法，其特征在于，若待分類紡織品的面料種類為機織物面料，則確定待分類紡織品的分類系數的計算公式：

其中，為待分類紡織品的面料種類為機織物面料時待分類紡織品的分類系數，為待分類紡織品的面料種類為機織物面料時第i個采樣圖像對應的采樣尺度權重，為第i個采樣圖像對應的纖維垂直量，I為各個采樣圖像的個數。