摘要
本发明公开了一种基于视觉图像的涤纶面料缺陷检测方法及系统,涉及面料检测领域,该方法包括:获取涤纶面料的多尺度特征图;生成每个关键工序的变化轨迹特征;利用卷积神经网络从涤纶面料的多尺度特征图中提取整合后的特征,并结合每个关键工序的变化轨迹特征,构建多粒度特征矩阵;基于联邦学习和随机森林技术,对多粒度特征矩阵中每个特征进行重要性综合评分,并根据重要性综合评分进行特征筛选,得到涤纶面料缺陷识别输入特征;通过神经网络对涤纶面料缺陷识别输入特征进行评分预测,识别潜在的涤纶面料缺陷区域。本发明提升涤纶面料缺陷检测的准确性和鲁棒性,且具有数据隐私保护与多源信息整合的优势。