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基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法
被引量：
3
1
作者
于光许
张富宇
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第7期100-106,共7页
复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提...
复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提取网络层数,通过增加特征提取网络层数改进Res-UNet网络,利用改进后的Res-UNet网络识别织物表面瑕疵,并且采用迁移学习算法进一步优化识别模型的参数,实现织物表面瑕疵准确识别。结果表明:本文方法应用下,无论是素色样本,还是花色样本,其识别系数均达到0.9以上,相比基于标签嵌入方法的织物瑕疵识别方法和双路高分辨率转换网络的布匹瑕疵检测方法,本文方法对复杂花色样本的轮廓系数识别更高,适用性更好,识别能力更强。
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关键词
改进Res-UNet网络
织物表面瑕疵
图像采集
预处理
图像识别
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职称材料
题名
基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法
被引量：
3
1
作者
于光许
张富宇
机构
河南经贸职业学院
出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第7期100-106,共7页
文摘
复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提取网络层数,通过增加特征提取网络层数改进Res-UNet网络,利用改进后的Res-UNet网络识别织物表面瑕疵,并且采用迁移学习算法进一步优化识别模型的参数,实现织物表面瑕疵准确识别。结果表明:本文方法应用下,无论是素色样本,还是花色样本,其识别系数均达到0.9以上,相比基于标签嵌入方法的织物瑕疵识别方法和双路高分辨率转换网络的布匹瑕疵检测方法,本文方法对复杂花色样本的轮廓系数识别更高,适用性更好,识别能力更强。
关键词
改进Res-UNet网络
织物表面瑕疵
图像采集
预处理
图像识别
Keywords
improving Res-UNet network
fabrics surface defects
image acquisition
preprocessing
image recognition
分类号
TP14.69 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法
于光许
张富宇
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024
3
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