基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的織物瑕疵檢測(cè)方法研究[人工智能][其他]

織物瑕疵檢測(cè)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(cè)方法檢測(cè)效率低，勞動(dòng)強(qiáng)度大。因此，針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)方法存在的問(wèn)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(cè)。網(wǎng)絡(luò)是在VGG16的基礎(chǔ)上進(jìn)行減枝，通過(guò)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(cè)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(wèn)題。其次，在測(cè)試過(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)大尺度圖片的瑕疵檢測(cè)。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(cè)速度快、檢測(cè)精度高等優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：12/16/2020 4:13:05 PM