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为提高织物疵点检测精度和效率,提出了一种基于深度信念网络的织物疵点检测方法。用改进的受限玻尔兹曼机模型对深度信念网络进行训练,完成模型识别参数的构建。利用同态滤波方法对图像进行预处理,使疵点图像更加清晰,同时抑制了背景图像。以Python语言,基于TensorFlow框架构建深度信念网络模型,对织物疵点图像进行处理得到学习样本,确定模型激活函数后,分析了各模型参数对织物疵点检测准确率的影响规律,得到激活函数为Relu, Dropout值为0.3,预训练学习率为0.1,微调学习率为0.000 1,批训练个数为64时,模型参数值达到最优。最后,利用在无缝内衣机上采集到的各类疵点图像,对深度信念网络织物疵点检测模型进行验证。结果表明:所提出的织物疵点检测方法能够快速、有效地对织物疵点进行检测和分类识别,准确率达到98%。 相似文献
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随着对纺织工业产品质量要求的提高以及传统疵点检测方法存在局限性,基于图像处理技术的织物疵点自动检测技术得到了快速的发展。为提高图像处理技术的应用效率,实现纺织行业的数字化与智能制造,介绍了织物图像的预处理技术,对织物疵点检测的主流方法进行了总结,包括基于结构、统计、频谱、模型和学习的方法,并对这些方法的检测原理做了概括,分析了其优缺点与适用范围;介绍了现有成品检测设备,对比分析了仪器和系统处理技术的优缺点;最后,梳理分析了现有的图像处理技术在纺织工业应用中所面临的难题,并提出了对未来发展的构想。 相似文献
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对织物表面疵点自动识别方法进行了探讨.将信息熵引入图像处理中,先通过最大熵快速迭代算法对织物疵点区域进行分割,把疵点图像分为背景和目标两部分;然后找出疵点区域的中心并求出疵点区域在纬向和经向上的方差;最后通过两者的比值与设定常数的比较,判断出疵点类型.仿真实验表明该方法对常见织物疵点的检测是有效的. 相似文献
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按照被检测的织物类型并根据当前研究中所使用的方法,简要综述了近年来基于机器视觉和图像处理的织物疵点检测系统新的应用和发展情况。首先分析了织物疵点自动检测研究的理论和现实意义。给出了织物疵点检测系统中视觉图像获取和疵点图像检测两个关键部分的架构。说明了迫切需要进行检测的两类织物白坯布和色织布,着重讨论了对这两类织物进行疵点检测的各种新方法,并详细说明了其检测效果和存在的不足。最后给出了疵点检测研究的几点建议。 相似文献
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为了提高织物图像疵点检测的质量,提出了并行综合学习粒子群算法。首先,通过织物透光率获得织物图像的疵点;接着多尺度利用织物图像灰度值差异对疵点区域显著性增强,把疵点与周围像素进行区分,从而弱化背景对织物疵点的影响;然后综合学习粒子增设局部吸引因子,多群和并行策略提高搜索能力;最后得出算法流程。实验仿真显示本文算法对疵点检测清晰,破损疵点检测准确率为88.15%,缺失疵点检测准确率为90.46%,移位疵点检测准确率为93.87%,断经疵点检测准确率为86.54%,高于其它算法,同时检测消耗时间较少。 相似文献
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为解决复杂图案织物疵点检测精度不足的问题,通过将疵点视为对织物纹理的破坏,利用生成对抗神经网络对疵点图像进行重构,使其恢复成正常织物纹理的图像,然后将重构图像与缺陷图像进行求异计算,对求异结果进行图像分割,实现疵点检测目的。同时引入自注意力机制、L1损失函数和改进的结构损失函数用于改进生成对抗神经网络结构及其损失函数,用以分析并解决疵点图像重构精度差和网络处理图像细节能力的不足。最后采用本文方法与无监督缺陷检测算法(ReNet-D)和SDDM-PS 2种方法对5种不同复杂图案织物疵点进行实验对比,结果表明本文方法检测精度更高。 相似文献
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为实现喷水织机织物上疵点的有效检测及疵点准确定位,本文提出一种基于二维信息熵的特征显著图的疵点检测方法。将待检测织物图像使用改进的同态滤波进行预处理,改善图像因光照不均对疵点检测产生的影响;利用图像基元信息熵与图像纹理的关系引入二维熵来反映图像纹理的空间分布,计算每个重叠的图像基元的信息熵,并把该熵值作为中心像素的灰度值,经归一化后生成一幅特征显著图;最后对显著图进行阈值分割得到疵点的轮廓,同时通过显著图得到径向投影差分序列对织物图像进行疵点判别。结果表明,本方法能够有效地抑制织物中重复的纹理背景,突出疵点部分,实现疵点区域的准确定位。 相似文献
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纺织工业是我国制造业出口的重要组成部分。布匹的质量控制在纺织工业中尤为重要,而布匹瑕疵是影响布匹质量控制的重要因素之一。在中小企业中,布匹瑕疵识别主要依靠人工流水线作业,存在着人工成本高、人眼识别准确度低等问题。因此,一个有效的布匹瑕疵检验系统是十分必要的,布匹瑕疵分类算法是保证疵点判决效率的核心。基于布匹生产企业存在的问题,有针对性地研究了机器学习与计算机视觉的布匹瑕疵识别算法的基本原理,介绍了各类布匹瑕疵识别中的检测与分类算法,将最近发展迅速的机器学习的理论研究引入布匹瑕疵识别中,对涉及机器学习的模式识别算法进行了介绍。 相似文献
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针对织物纹理花型人工视觉分类效率低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(CNN)的条状、格子和波点纹理织物的识别分类方法.首先,建立由条状花型、格子花型和波点花型织物组成的图像样本集和标签数据集.然后,分别建立了基于GoogLeNet和AlexNet两种卷积神经网络的织物花型分类模型.最后,通过模型评价指标选择最优的训练迭代期.实验结果表明,利用深度卷积神经网络分类织物花型是可行有效的. 相似文献
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In knitted fabric structure recognition, the recognition rate is influenced by uneven light, fabric hairiness, fabric rotation, fabric thickness variation, yarn deviation, and loop deformation. To solve this problem, a method for recognizing knitted fabric structure based on deep learning is proposed. Firstly, sample images of fabrics are captured and a knitted fabric structure image database is established. Secondly, based on deep convolution neural network and transfer learning, the bvlc_reference_caffenet model trained by AlexNet is used as the pre-trained network. Then the pre-trained parameters of the network are transferred to the target data-set and the network is trained. Finally, the knitted fabric structure is recognized by the trained network. Experiment results show that the proposed recognition method is robust, which can overcome the influence of fabric rotation, fabric hairiness and uneven light, and achieves a high recognition rate. 相似文献
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探讨织物疵点自动检测的方法。通过对4种常见织物疵点的图像进行线灰度曲线分析和处理,提取疵点图像的特征值,送入BP神经网络进行识别,从而实现织物疵点的检测。试验结果表明,该方法取得了较好的检测效果,织物疵点识别率达到93%以上。认为,此法能够有效识别出织物中的几类常见疵点,应进一步研究,以提高其识别准确率。 相似文献
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目的:解决现有苹果缺陷检测方法存在的精度低、效率差等问题。方法:基于水果图像采集系统,提出一种改进的卷积神经网络用于苹果表面缺陷检测;引入深度可分离卷积代换原网络标准卷积,提高特征提取速度;引入Leaky ReLU激活函数代替ReLU激活函数,提高计算效率和精度;引入全局平均池化替换全连接层,降低网络模型的计算量;并在每层卷积后加入批量归一化层,通过试验与常规方法进行对比分析,验证其优越性。结果:与常规方法相比,所提方法在苹果缺陷检测中具有较高的检测准确率和速度,且模型参数量少,准确率达99.60%,检测速度(每秒帧数)达526,模型参数量为389 072。结论:该苹果缺陷检测方法能有效降低模型参数和检测时间,具有较高的准确率和速度。 相似文献
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织物疵点检测是织物表面质量控制的关键环节。基于方向梯度直方图(HOG)和低秩分解,提出一种有效的织物疵点检测算法。首先,将织物图像划分为大小相同的图像块,提取每个图像块的HOG特征,并将图像块特征组成特征矩阵,针对特征矩阵构建有效的低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,生成低秩阵和稀疏阵;最后采用改进最优阈值分割算法对由稀疏阵生成的显著图进行分割,从而定位出疵点区域。实验结果表明,低秩分解能有效实现织物疵点的快速分离,与已有方法进行对比,本文方法能显著提高复杂织物纹理图像的疵点检测性能。 相似文献
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为避免传统手工特征和局部特征难以全面表征和准确量化图像情感特征的不足,以领带花型为研究对象,提出了一种融合手工情感特征的基于卷积神经网络的织物图像情感分类方法,可为服饰设计、服装选购等提供辅助。 首先对领带花型图像进行情感评价,建立领带花型图像的情感样本库;然后提取图像饱和度、纹理等手工情感特征和图像像素值作为卷积神经网络的输入;其次建立卷积神经网络模型,将2 000幅样本图像作为训练样本对卷积神经网络进行训练;最后将1 000幅检测样本输入训练后的卷积神经网络,实现了领带花型图像的情感分类。实验结果显示:该方法的情感分类准确率为89.7%,比采用传统手工特征的分类方法有较大提升,较其他卷积神经网络模型正确率更高。 相似文献