【摘 要】
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纺织业中棉麻混纺制品具有透气性、透汗性强等优点,但其中的棉麻纤维配比会影响实际制品的质量,而为了检测纤维配比需要对检测人员经过专业训练,并通过人眼观察来判断检测棉麻混纺纱中棉麻纤维比例.这存在着人力资源与时间资源损耗大,且主观影响因素过强等缺点,为了解决这个问题,本文提出利用神经网络来代替人工自动检测棉麻混纺纱中的棉麻比例,在经过试验后,利用YOLOv3网络并经过一定改良,对于测试集数据的最优平均精度均值(mAP)达到0.973,且测得棉麻混纺比平均值符合实际样本棉麻混纺比数值.由此可以证明,利用神经网络
【机 构】
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纺织服装智能化湖北省工程研究中心,湖北 武汉 430200;武汉纺织大学计算机与人工智能学院,湖北 武汉 430200;武汉纺织大学省部共建纺织新材料与先进加工技术国家重点实验室,湖北 武汉 4302
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纺织业中棉麻混纺制品具有透气性、透汗性强等优点,但其中的棉麻纤维配比会影响实际制品的质量,而为了检测纤维配比需要对检测人员经过专业训练,并通过人眼观察来判断检测棉麻混纺纱中棉麻纤维比例.这存在着人力资源与时间资源损耗大,且主观影响因素过强等缺点,为了解决这个问题,本文提出利用神经网络来代替人工自动检测棉麻混纺纱中的棉麻比例,在经过试验后,利用YOLOv3网络并经过一定改良,对于测试集数据的最优平均精度均值(mAP)达到0.973,且测得棉麻混纺比平均值符合实际样本棉麻混纺比数值.由此可以证明,利用神经网络对棉麻混纺纱进行自动的比例检测是成立的.
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