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【深度学习】布匹寻边:抓边误差小于3px【附完整链接】

布匹寻边

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项目简介

布匹寻边是指布料裁剪过程中,通过AI寻边技术自动识别布匹的边缘,将检测到的边缘信息输出,确保裁剪的准确性,减少浪费,并提高生产效率。

项目需求

将打满针眼的布匹边缘裁剪掉,且误差小于3px.
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项目难点

不同种类的布料(如丝绸、棉布、麻布)具有不同的纹理和形状,传统算法在处理多样化的布料时表现不佳 ,难以适应所有的布匹,且 其处理高分辨率图像时,计算量大,处理速度慢,影响产能

AI 项目流程

下面的示意图是一个 AI 项目的流程:
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检测方案

1、数据采集

在布匹上方安装相机,在布匹卷绕的过程中进行实时拍摄,采集布匹边缘数据。
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2、数据标注

采用多边形标注,将针眼边缘左侧的布匹标注。

注:标注有针眼的一侧时,需标注精细,贴近针孔边缘标注,良好的标注数据是训练出好模型的前提。

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3、模型训练

通过 语义分割模型,可以实现像素精度的分类,准确提取边缘,误差小于3px,显著提高寻边的精确度。
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训练数据信息:
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模型训练参数设置:
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模型训练指标:
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4、模型测试

将训练好的模型与测试数据导入AI测试平台,查看模型效果。如模型离线效果达标,可更新至现场;如模型效果不达标,需优化标注数据和训练参数,直至模型达标。
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方案优势

  • 兼容多种布匹:
    不同类型的布料(如棉、丝绸、合成纤维等)都 只需要标注小部分数据 加入训练即可识别,布料类型标注、训练达到一定数量后可以实现对新类型的布匹的边缘检测。
  • 高精度检测:
    与传统算法相比较,采用深度学习技术,抓边误差低,布匹边缘裁剪更精准。避免了布匹因定位不准,导致裁剪区域过度,造成的资源浪费。

检测效果

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工具链接

AI工具:https://dlcv.com.cn
原文链接: https://bbs.dlcv.com.cn

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