基于深度特征融合的无纺布低对比度浆丝缺陷检测方法

针对无纺布生产过程中产生的浆丝缺陷对比度较低,以及传统图像处理方法对其检测效果较差的问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的无纺布低对比度浆丝缺陷检测方法。首先,对采集到的无纺布图像进行预处理以构建浆丝缺陷数据集;然后,利用改进的卷积神经网络以及多尺度特征采样融合模块构造编码器以提取低对比度浆丝缺陷的语义信息,并在解码器中采用跳跃连接进行多尺度特征融合来优化上采样模块;最后,通过所构建的数据集训练网络模型,从而实现低对比度浆丝缺陷的检测。实验结果表明,所提方法可以有效定位并检测出无纺布上的低对比度浆丝缺陷,其平均交并比（MIoU）、类别平均像素准确率（MPA）分别可以达到77.32%和86.17%,单张样本平均检测时间为50 ms,能够满足工业生产的要求。     

基于深度特征融合的无纺布低对比度浆丝缺陷检测方法

针对无纺布生产过程中产生的浆丝缺陷对比度较低,以及传统图像处理方法对其检测效果较差的问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的无纺布低对比度浆丝缺陷检测方法。首先,对采集到的无纺布图像进行预处理以构建浆丝缺陷数据集;然后,利用改进的卷积神经网络以及多尺度特征采样融合模块构造编码器以提取低对比度浆丝缺陷的语义信息,并在解码器中采用跳跃连接进行多尺度特征融合来优化上采样模块;最后,通过所构建的数据集训练网络模型,从而实现低对比度浆丝缺陷的检测。实验结果表明,所提方法可以有效定位并检测出无纺布上的低对比度浆丝缺陷,其平均交并比（MIoU）、类别平均像素准确率（MPA）分别可以达到77.32%和86.17%,单张样本平均检测时间为50 ms,能够满足工业生产的要求。     

应用卷积神经网络的锂电池极片涂布缺陷分类

目的 针对锂电池极片涂布缺陷种类多,传统方法分类检测精度不高,以及人工依赖性强等问题,提出一种基于卷积神经网络的锂电池极片涂布缺陷自动分类算法。方法 首先对网络结构以及模型参数进行优化,接着在网络中加入跳跃连接结构,将空洞卷积提取到的多尺度特征与高层特征进行融合以获取更多缺陷特征,并采用LeakyReLU(Leaky Rectified Linear Unit)激活函数保留图像中的负值特征信息,最后通过构建的数据集训练模型,实现锂电池极片涂布缺陷的准确分类。结果 实验结果表明,当前方法识别准确率能够达到99.34%,平均检测时间为51ms。结论 改进后的方法能够准确分类出锂电池极片18种涂布缺陷,满足工业生产中实时分类检测的要求。     

基于深度神经网络的素色布匹瑕疵检测算法研究

目的为了改进当前布匹检测算法覆盖瑕疵种类不全、瑕疵检测准确率低和定位精度差的问题,提出一种端到端的素色布匹瑕疵检测的实用算法。方法首先通过图像增强扩充样本数量,使用以Resnet50为主干的Cascade-RCNN网络,通过加入可变形卷积、特征融合网络,增加锚框数目的方法实现素色布匹瑕疵检测。结果通过实验对比表明,该算法可实现检测20种布匹瑕疵,检测是否为瑕疵布匹的准确率为97%,瑕疵定位的平均检测精度为65%,每张样本平均时间为80 ms。结论该算法有效提升了布匹瑕疵检测的准确率和精度,检测瑕疵类别更全面,并且可以获取缺陷位置和类别,能够满足工业上的生产需求。