基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的織物瑕疵檢測方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：778 K
標(biāo)簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 織物 重疊分割
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文檔介紹：織物瑕疵檢測是控制織物產(chǎn)品質(zhì)量的重要步驟,，傳統(tǒng)的織物瑕疵檢測方法檢測效率低，勞動(dòng)強(qiáng)度大,。因此,，針對(duì)傳統(tǒng)檢測方法存在的問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的分類算法用于實(shí)現(xiàn)織物瑕疵檢測。網(wǎng)絡(luò)是在VGG16的基礎(chǔ)上進(jìn)行減枝,，通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)結(jié)果,。首先，由于織物瑕疵大小差別較大,，提出將瑕疵邊緣作為檢測的目標(biāo),，這樣就可以將大尺度圖片分割為64×64的小尺度圖片用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，既提高了網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確率,，又解決了織物瑕疵圖像搜集困難的問題,。其次，在測試過程中,，提出對(duì)大尺度圖片進(jìn)行有重疊的分割,，然后對(duì)分割后的圖片進(jìn)行分類，根據(jù)每張圖片的輸出標(biāo)簽和位置來實(shí)現(xiàn)大尺度圖片的瑕疵檢測,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本文所提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比于傳統(tǒng)的VGG16和LeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 具有檢測速度快、檢測精度高等優(yōu)勢(shì),。
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