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期刊文章详细信息

深度学习算法在织物疵点识别中的应用研究    

  

文献类型:期刊文章

作  者:崔春杰[1,2] 景浩田[3] 尹中信[1,2]

机构地区:[1]北京经纬纺机新技术有限公司,北京100176 [2]北京市轻纺机械机器视觉工程技术研究中心,北京100176 [3]中国恒天集团有限公司,北京100020

出  处:《化纤与纺织技术》

年  份:2021

卷  号:50

期  号:1

起止页码:69-71

语  种:中文

收录情况:普通刊

摘  要:目前,纺织厂织物疵点识别工作仍由人工完成,但传统人工验布方法检测效率低,漏检率高。文章采用深度学习算法中的卷积神经网络自动提取织物特征,同时对织物中三种经典类型的布进行训练学习,经过多个卷积层和池化层,最后采用Sigmoid函数进行分类。在包含3600幅图像的数据集上进行实验,其中训练集2000幅、验证集800幅、测试集800幅,最终在测试集上的检测精度达到98.6%。实验结果表明,深度学习算法能有效识别织物疵点,且比传统算法有更强的泛化能力。

关 键 词:深度学习算法  卷积神经网络 织物疵点识别  

分 类 号:TS101.9] TP391.4[纺织类]

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同被引文献:

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