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1. WO2020092509 - RECONFIGURABLE FABRIC INSPECTION SYSTEM

Publication Number WO/2020/092509
Publication Date 07.05.2020
International Application No. PCT/US2019/058776
International Filing Date 30.10.2019
IPC
G06T 7/00 2017.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
G06N 20/00 2019.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 3/02 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
Applicants
  • UNIVERSITY OF NORTH TEXAS SYSTEM [US]/[US]
Inventors
  • XU, Bugao
  • OUYANG, Wenbin
  • WEI, Jinliang
Agents
  • METRAILER, Andrew, M.
  • METRAILER, Andrew M.
Priority Data
62/752,37730.10.2018US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) RECONFIGURABLE FABRIC INSPECTION SYSTEM
(FR) SYSTÈME D'INSPECTION DE TISSU RECONFIGURABLE
Abstract
(EN)
A method of identifying defects in a fabric can include obtaining an image of a fabric on a loom, extracting feature points within the image to generate an input image, processing the input image with a machine learning model, detecting one or more defects within the input image using the machine learning model, and providing, by the machine learning model, an indication of a defect in the input image.
(FR)
Un procédé d'identification de défauts dans un tissu peut consister à : obtenir une image d'un tissu sur un métier à tisser ; extraire des points caractéristiques dans l'image afin de générer une image d'entrée ; traiter l'image d'entrée avec un modèle d'apprentissage automatique ; détecter un ou plusieurs défauts dans l'image d'entrée à l'aide du modèle d'apprentissage automatique ; et fournir, au moyen du modèle d'apprentissage automatique, une indication d'un défaut dans l'image d'entrée.
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