摘要
本发明公开了一种基于图像处理的纱线均匀性分析方法,涉及图像数据处理技术领域,包括:通过初步特征分布图,采用卷积神经网络模型对纱线表面特征进行深度学习分析,针对纹理复杂区域进行自适应特征加权处理,获取更精确的第三特征分布图;若第三特征分布图中某些区域的特征值超过预设的异常阈值,则对该区域执行局部放大分析,结合边缘检测算法进一步提取细微缺陷边界,得到缺陷候选区域集合;根据多维度评估数据,生成可视化分析报告,应用热力图技术对纱线均匀性分布进行直观呈现,针对缺陷高发区域标注具体位置信息,输出最终检测分析结果。本发明能有效解决复杂光照下纱线图像采集和缺陷检测的难题,提高纱线均匀性检测的准确性和效率。