一种基于深度学习的纺织品疵点智能检测方法

本发明涉及纺织品质量检测技术领域，本发明公开了一种基于深度学习的纺织品疵点智能检测方法，包括以下步骤：S1、采集包含多种疵点类型的纺织品图像，并构建图像数据集，所述数据集中包含具有复杂纹理背景的图像；S2、对数据集中的图像进行预处理，本发明通过全流程优化实现纺织品疵点检测性能跃升。背景归一化算法与改进网络结构高效提取多尺度特征，双分支检测头搭配专属训练策略，攻克复杂背景干扰、小目标及多类别疵点检测难题，精度与召回率显著提升。经层融合与量化压缩后，模型适配嵌入式部署，兼顾实时性与精准性，为纺织行业提供标准化智能质控方案，助力企业提质增效。