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应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测
引用本文:景军锋,范晓婷,李鹏飞,洪良.应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测[J].纺织学报,2017,38(2).
作者姓名:景军锋  范晓婷  李鹏飞  洪良
作者单位:西安工程大学电子信息学院,陕西西安,710048
基金项目:国家自然科学基金项目,陕西省工业科技攻关项目,西安工程大学研究生创新基金资助项目,陕西省教育厅专项科研计划项目,陕西省自然科学基础研究计划项目
摘    要:针对织物缺陷检测时传统人工的误检率、漏检率较高问题,提出一种应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测算法。因织物图像采集过程中含有较多噪声且信噪比较低,先对缺陷织物进行最优尺寸高斯滤波,有效滤除细节噪声;再根据织物图像特征建立深度卷积神经网络,利用径向基神经网络的非线性映射能力作用于卷积神经网络,并通过反向传播算法调整权值参数,获取无缺陷样本与训练样本之间的映射函数;最后,利用映射函数及特征字典重构图像并提取特征,根据Meanshift算法分割缺陷,确定缺陷位置。结果表明:应用深度卷积神经网络的缺陷检测算法对色织物图像库中的缺陷图像可实现提高检测效率、缩短检测时间,获取准确缺陷位置的目的。

关 键 词:色织物  图像库  缺陷检测  深度卷积神经网络  映射函数

Yarn-dyed fabric defect detection based on deep-convolutional neural network
JING Junfeng,FAN Xiaoting,LI Pengfei,HONG Liang.Yarn-dyed fabric defect detection based on deep-convolutional neural network[J].Journal of Textile Research,2017,38(2).
Authors:JING Junfeng  FAN Xiaoting  LI Pengfei  HONG Liang
Abstract:
Keywords:yarn-dyed fabric  image library  defect detection  deep-convolutional neural network  mapping funcition
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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