【摘 要】
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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
【机 构】
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北京经纬纺机新技术有限公司,北京市轻纺机械机器视觉工程技术研究中心,中国恒天集团有限公司
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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。
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