湖州吴兴知识产权运营有限公司 本次登记的数据知识产权 纺织成果转化库内常见缺陷检测数据, 数据包括不同类型的织物（如棉、麻、丝绸、合成纤维等）、不同生产阶段（如织造、染色、后整理等）和不同光照条件和织物颜色下的图像，可用于纺织品质量控制和自动化检测相关的目标检测模型训练。训练好的模型可以集成到纺织品的自动化生产线中，实现实时、高效的缺陷检测。这不仅可以减少人工检测的成本和错误率，还可以提高生产线的运行效率和灵活性。数据采集与标注阶段使用由AI模型生成的多类纺织品缺陷图像。图像预处理考虑纺织品缺陷检测特性，采用亮度调整-对比度调整-随机旋转-随机裁剪-随机水平和垂直翻转对图像进行增强。为增强模型对纺织品纹理的感知能力，在图像增强后引入纹理增强模块（TEM）。该模块首先对原始图像应用高斯滤波，然后将滤波后的图像与原图像进行比较，得到纹理差异。最后，将这个纹理差异与原图像进行融合，融合程度由增强系数（本例中为0.3）控制。从而突出纺织品的纹理特征，有助于模型更好地区分缺陷和正常纹理。采用COCO格式包围框(x, y, width, height)进行精确定位，并进行多类别目标检测标注，使用COCO标注过程采用LabelImg工具。 将COCO格式转换为CSV格式： x1 = x, y1 = y, x2 = x + width, y2 = y + height, cls ∈ "defect1", "defect2", "defect3", "defect4"，分别对应"划破", "划痕", "划洞", "开线"。 filenam为图像，x1,y1,x2,y2是坐标，cls为类别。
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