一种两阶段弱监督织物瑕疵检测方法

本发明涉及织物瑕疵检测技术领域，公开了一种两阶段弱监督织物瑕疵检测方法，包括对采集到的原始图像预处理后通过VGG9网络提取特征，应用Grad‑CAM算法获得类判别定位图再依次进行归一化、图像拼接、阈值处理和上采样操作后，获得与原始图像尺寸相同的类判别掩膜矩阵B，由离线训练好的Tiny U‑net网络对类判别掩膜矩阵B进一步精细化处理生成瑕疵预测候选掩膜，输出带有瑕疵位置和种类的织物瑕疵检测图片。本发明引入Tiny U‑Net优化瑕疵掩膜，实现精准定位，在保持较低的人工标注和计算成本的同时，显著提升定位的精准度。