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本发明公开了一种自适应锚框生成方法、布匹缺陷检测方法及装置，根据布匹缺陷数据集图像的长宽分布统计，在锚框覆盖率最大化的前提下聚类出众多聚类中心，再根据长宽比对聚类中心进行排序，并对排序后的聚类中心进行分组，在分组后的聚类中心中进行长宽比的采样，使用采样后的长宽比设计锚框，最后进行布匹缺陷检测。本发明通过聚类、排序、分组、采样的锚框自适应设计策略，综合了聚类算法、覆盖率与锚框间的相似性，自适应地设计出针对布匹缺陷数据集的预定义锚框，提高了锚框的覆盖率、降低了锚框的相似性，从而使锚框设计结果准确可靠，提高了布匹缺陷检测的精度。

本发明的一种自适应锚框生成方法、布匹检测方法及装置，基于布匹缺陷图像数据集统计得到缺陷的长宽分布，然后通过聚类分析计算若干聚类中心，并根据长宽比排序、分组，采样得到长宽比组合以进行自适应的锚框设计，综合了聚类算法、覆盖率与锚框间的相似性，自适应地设计出针对布匹缺陷数据集的预定义锚框，从而使锚框设计结果准确可靠，提高了布匹缺陷检测的精度。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。