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基于深度学习的毛/粘混纺织物混纺比检测技术
被引量：
1
1
作者
林素存
魏菊
常帅才
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第2期121-126,共6页
针对常规织物混纺比检测方法工作效率低的问题,提出一种基于深度学习技术的毛/粘混纺织物混纺比检测方法。以单阶段目标检测算法(YOLOv5)为基础,采集羊毛纤维和粘胶纤维的光学显微镜图像构建数据集,使用CSPDarknet53网络(Cross Stage Pa...
针对常规织物混纺比检测方法工作效率低的问题,提出一种基于深度学习技术的毛/粘混纺织物混纺比检测方法。以单阶段目标检测算法(YOLOv5)为基础,采集羊毛纤维和粘胶纤维的光学显微镜图像构建数据集,使用CSPDarknet53网络(Cross Stage Partial Network)从数据集中提取纤维特征,通过特征金字塔(FPN)和路径聚合网络(PAN)结合的方式完成不同层次特征的融合;在主干网络引入卷积注意力模块(CBAM)以加强局部特征的提取能力。训练后的YOLOv5模型平均精度均值达0.93,可实现毛/粘混纺织物混纺比的自动检测。采用光学显微镜法和化学溶解法对模型的可靠性进行校验,差异在2%以内,说明该方法在毛/粘混纺织物混纺比快速检测领域具有良好的应用前景。
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关键词
毛/粘混纺织物
混纺
比
深度学习
YOLOv5
卷积注意力模块
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职称材料
题名
基于深度学习的毛/粘混纺织物混纺比检测技术
被引量：
1
1
作者
林素存
魏菊
常帅才
机构
大连工业大学纺织与材料工程学院
出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第2期121-126,共6页
基金
大连市科技创新基金项目(2019J12SN71)。
文摘
针对常规织物混纺比检测方法工作效率低的问题,提出一种基于深度学习技术的毛/粘混纺织物混纺比检测方法。以单阶段目标检测算法(YOLOv5)为基础,采集羊毛纤维和粘胶纤维的光学显微镜图像构建数据集,使用CSPDarknet53网络(Cross Stage Partial Network)从数据集中提取纤维特征,通过特征金字塔(FPN)和路径聚合网络(PAN)结合的方式完成不同层次特征的融合;在主干网络引入卷积注意力模块(CBAM)以加强局部特征的提取能力。训练后的YOLOv5模型平均精度均值达0.93,可实现毛/粘混纺织物混纺比的自动检测。采用光学显微镜法和化学溶解法对模型的可靠性进行校验,差异在2%以内,说明该方法在毛/粘混纺织物混纺比快速检测领域具有良好的应用前景。
关键词
毛/粘混纺织物
混纺
比
深度学习
YOLOv5
卷积注意力模块
Keywords
wool/viscose blended fabric
blending ratio
deep learning
YOLOv5
CBAM
分类号
TS131.9 [轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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作者
出处
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被引量
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1
基于深度学习的毛/粘混纺织物混纺比检测技术
林素存
魏菊
常帅才
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024
1
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