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基于LBP和神经网络的织物疵点分类
被引量：
1
1
作者
孙红蕊
周星亚
+2 位作者
原义豪
木也塞尔·努热合买提
夏克尔·赛塔尔
《服饰导刊》
2023年第3期110-120,共11页
织物疵点在销售中严重影响着产品的价格与品质,传统的织物疵点检测主要依靠人工检测,这种检测方式如今无法满足机器化时代下的高速度、高精度、高质量的要求。针对织物疵点检测难度大,效率低的问题,文章采用局部二值模式(LBP)和神经网...
织物疵点在销售中严重影响着产品的价格与品质,传统的织物疵点检测主要依靠人工检测,这种检测方式如今无法满足机器化时代下的高速度、高精度、高质量的要求。针对织物疵点检测难度大,效率低的问题,文章采用局部二值模式(LBP)和神经网络对织物疵点分类。首先,采用局部二值模式(LBP)对织物疵点纹理特征进行提取;其次,将特征值进行归一化处理并且将获得的特征值如能量、方差、熵等送入到已经训练好的BP神经网络中;最后,通过BP神经网络将前面送入的织物疵点特征值进行织物疵点先识别再分类;研究认为:基于局部二值模式和神经网络的织物疵点检测方法是一种可行的方法。该方法的平均准确率达到80%以上,平均召回率达到80%以上,分类的平均正确率达到85%以上。
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关键词
织物疵点分类
神经网络
局部二值化
特征提取
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职称材料
题名
基于LBP和神经网络的织物疵点分类
被引量：
1
1
作者
孙红蕊
周星亚
原义豪
木也塞尔·努热合买提
夏克尔·赛塔尔
机构
新疆大学纺织与服装学院
出处
《服饰导刊》
2023年第3期110-120,共11页
基金
2022年自治区大学生创新训练计划项目。
文摘
织物疵点在销售中严重影响着产品的价格与品质,传统的织物疵点检测主要依靠人工检测,这种检测方式如今无法满足机器化时代下的高速度、高精度、高质量的要求。针对织物疵点检测难度大,效率低的问题,文章采用局部二值模式(LBP)和神经网络对织物疵点分类。首先,采用局部二值模式(LBP)对织物疵点纹理特征进行提取;其次,将特征值进行归一化处理并且将获得的特征值如能量、方差、熵等送入到已经训练好的BP神经网络中;最后,通过BP神经网络将前面送入的织物疵点特征值进行织物疵点先识别再分类;研究认为:基于局部二值模式和神经网络的织物疵点检测方法是一种可行的方法。该方法的平均准确率达到80%以上,平均召回率达到80%以上,分类的平均正确率达到85%以上。
关键词
织物疵点分类
神经网络
局部二值化
特征提取
Keywords
fabric defect detection
neural network
LBP(Local Binary Patterns)
feature extraction
分类号
TS941.12 [轻工技术与工程—服装设计与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LBP和神经网络的织物疵点分类
孙红蕊
周星亚
原义豪
木也塞尔·努热合买提
夏克尔·赛塔尔
《服饰导刊》
2023
1
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