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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的服装钉扣质量检测方法、系统及介质,其中方法包括：搭建机器视觉硬件平台,采集布料图像；根据布料图像进行图像分割,获得纽扣图像；将纽扣图像输入训练好的目标检测模型进行识别,输出识别结果,识别结果包括钉反扣、少线次品、误钉袖扣、误钉领扣、线路不良或正常；其中,所述目标检测模型采用基于改进的生成对抗网络获得的训练集进行训练,提高目标检测模型的泛化能力。本发明采用改进的生成对抗网络获取的训练集,只需少量图片数据做模型训练,即可实现高泛化能力的机器视觉检测方案,解决制衣行业在钉纽工序质量检测长期未解决的效率问题和准确率问题。本发明可广泛应用于钉扣检测领域。
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