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?。?span>778 K
標簽： 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,，勞動強度大,。因此,，針對傳統(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)的分類算法用于實現(xiàn)織物瑕疵檢測,。網(wǎng)絡(luò)是在VGG16的基礎(chǔ)上進行減枝,，通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)實現(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，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)訓練,，既提高了網(wǎng)絡(luò)的分類準確率,，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,，提出對大尺度圖片進行有重疊的分割，然后對分割后的圖片進行分類,，根據(jù)每張圖片的輸出標簽和位置來實現(xiàn)大尺度圖片的瑕疵檢測,。實驗結(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,。
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