期刊文献+
共找到358篇文章
< 1 2 18 >
每页显示 20 50 100
QUANTITATIVE ASSESSMENT OF MYOCARDIAL PERFUSION DEFECTS WITH REAL-TIME THREE-DIMENSIONAL MYOCARDIAL CONTRAST ECHOCARDIOGRAPHY 被引量:2
1
作者 Lei Zhuang Ming-xing Xie +2 位作者 Wei-juan Wang Xiang-xin Yang Tao Liu 《Chinese Medical Sciences Journal》 CAS CSCD 2006年第3期135-139,共5页
Objective To evaluate the feasibility and accuracy of measurement of myocardial perfusion defects with intravenous contrast-enhanced real-time three-dimensional echocardiography (CE-RT3DE). Methods RT3DE was performed... Objective To evaluate the feasibility and accuracy of measurement of myocardial perfusion defects with intravenous contrast-enhanced real-time three-dimensional echocardiography (CE-RT3DE). Methods RT3DE was performed in 21 open-chest mongrel dogs undergoing acute ligation of the left anterior descending artery (LAD, n=14) or distal branch of the left circumflex artery (LCX, n=7). A perfluorocarbon microbubble contrast agent was injected intravenously to assess the resulting myocardial perfusion defects with Philips Sonos-7500 ultrasound system. Evans blue dye was injected into the occluded coronary artery for subsequent anatomic identification of underperfused myocardium. In vitro anatomic measurement of myocardial mass after removal of the animal’s heart was regarded as the control. Blinded off-line calculation of left ventricular mass and perfusion defect mass from RT3DE images were performed using an interactive aided-manual tracing technique.Results Total left ventricular (LV) myocardial mass ranged from 38.9 to 78.5 (mean±SD: 60.0±10.1) g. The mass of perfusion defect ranged from 0 to 21.4 (mean±SD: 12.0±5.0) g or 0 to 27% of total LV mass (mean±SD: 19%±6%). The RT3DE estimation of total LV mass (mean±SD: 59.8±9.9 g) strongly correlated with the anatomic measurement (r=0.98; y=2.01+0.96x). The CE-RT3DE calculation of the mass of underperfused myocardium (mean±SD: 12.3±5.3 g) also strongly correlated with the anatomic measurement (r=0.96; y=-0.10+1.04x) and when expressed as percentage of total LV mass (r=0.95; y=-0.20+1.04x). Conclusions RT3DE with myocardial contrast opacification could accurately estimate underperfused myocardial mass in dogs of acute coronary occlusion and would play an important role in quantitative assessment of myocardial perfusion defects in patients with coronary artery disease. 展开更多
关键词 real-time three-dimensional echocardiography CONTRAST perfusion defects myocardial infarction
在线阅读 下载PDF
Detection of fabric defects based on frequency-tuned salient algorithm
2
作者 王传桐 Hu Feng Xu Qiyong 《石化技术》 CAS 2017年第4期103-103,共1页
The correct rate of detection for fabric defect is affected by low contrast of images. Aiming at the problem,frequencytuned salient map is used to detect the fabric defect. Firstly,the images of fabric defect are divi... The correct rate of detection for fabric defect is affected by low contrast of images. Aiming at the problem,frequencytuned salient map is used to detect the fabric defect. Firstly,the images of fabric defect are divided into blocks. Then,the blocks are highlighted by frequency-tuned salient algorithm. Simultaneously,gray-level co-occurrence matrix is used to extract the characteristic value of each rectangular patch. Finally,PNN is used to detect the defect on the fabric image. The performance of proposed algorithm is estimated off-line by two sets of fabric defect images. The theoretical argument is supported by experimental results. 展开更多
关键词 fabric defect frequency-tuned salient ALGORITHM gray-level CO-OCCURRENCE matrix PNN
在线阅读 下载PDF
基于YOLOv8s的特征融合织物疵点检测方法
3
作者 蒋明宇 吴斌 张红英 《毛纺科技》 北大核心 2025年第3期137-144,共8页
针对织物缺陷种类繁多、尺度变化大以及小目标漏检等问题,提出了一种基于YOLOv8s的特征融合改进算法。首先在Neck层引入加权特征融合策略,并设计了多分辨率特征层聚合模块CWcat,通过加权融合不同尺度的特征信息,显著提升了检测精度,同... 针对织物缺陷种类繁多、尺度变化大以及小目标漏检等问题,提出了一种基于YOLOv8s的特征融合改进算法。首先在Neck层引入加权特征融合策略,并设计了多分辨率特征层聚合模块CWcat,通过加权融合不同尺度的特征信息,显著提升了检测精度,同时仅增加少量计算成本;其次,采用VOVDGSCSP特征融合模块优化了Neck层的多层特征信息融合,提高了小目标检测的精度,并有效降低了计算复杂度;最后,采用SIoU损失函数替代原有的边框损失函数,增强了类别分类能力和训练收敛性,提高了模型的稳定性。实验结果表明:改进后的算法在天池织物数据集上取得了86.0%的mAP@0.5、88.5%的精确率和78.5%的召回率,分别较原YOLOv8s提升3.3%、2.1%和3.0%;参数量和计算量分别降低了5.5%和3.4%。该改进算法在织物缺陷检测中表现出显著精度和效率提升,能更好地应对实际生产中的检测挑战。 展开更多
关键词 织物疵点 YOLOv8s 加权特征融合 GSConv VOVGSCSP SIoU
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv8s的花色布疵点检测算法
4
作者 王跃坤 徐洋 +2 位作者 余智祺 解国升 盛晓伟 《棉纺织技术》 2025年第2期41-48,共8页
针对花色布背景图案复杂、部分疵点目标小、与背景分离难度大,及其带来的自动化实时检测挑战等问题,提出一种基于改进YOLOv8s的花色布疵点检测算法。为增强网络检测疵点小目标的能力,引入BiFPN(Bi⁃directional Feature Pyramid)特征融... 针对花色布背景图案复杂、部分疵点目标小、与背景分离难度大,及其带来的自动化实时检测挑战等问题,提出一种基于改进YOLOv8s的花色布疵点检测算法。为增强网络检测疵点小目标的能力,引入BiFPN(Bi⁃directional Feature Pyramid)特征融合网络,充分融合语义信息和位置信息,增强算法区分疵点和背景的能力;同时,注意到疵点小目标中低质量样本对检测结果的影响,引入WIoU v3损失函数,抑制训练过程中低质量样本产生的有害梯度;最后,引入FasterBlock模型改进原始模型neck中的C2f模块,降低模型整体的参数量。结果表明:改进后的YOLOv8s模型在整个数据集的mAP@0.5∶0.95上可达59.6%,比原YOLOv8s模型提高了2.8个百分点;小目标的APs@0.5∶0.95可达45.1%,比原YOLOv8s模型提高了8.3个百分点;改进后模型参数量为10.557 M,检测速度可达131.6帧/s。认为:改进的YOLOv8s有效提升了沾污、花毛等小目标的检测效果。 展开更多
关键词 花色布 疵点检测 YOLOv8s BiFPN FasterBlock WIoU v3损失函数
在线阅读 下载PDF
基于欠完备字典重构的无监督织物疵点检测方法
5
作者 刘建欣 潘如如 周建 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第2期283-292,共10页
针对当前自动织物检测方法大多仍需人工挑选训练集而无法实现无监督学习的问题,提出使用中值稳健扩展局部二值模式(MRELBP)特征的无疵图像筛选方法与欠完备字典重构疵点检测方法,实现自动无监督疵点检测,并采用自适应字典大小搜索算法,... 针对当前自动织物检测方法大多仍需人工挑选训练集而无法实现无监督学习的问题,提出使用中值稳健扩展局部二值模式(MRELBP)特征的无疵图像筛选方法与欠完备字典重构疵点检测方法,实现自动无监督疵点检测,并采用自适应字典大小搜索算法,自动选取合适字典大小.算法首先对织物样本进行无疵图像的自动筛选,然后使用K-SVD算法将筛选后的正常图像块作为训练集获取欠完备字典,最后将通过计算重构后的结构相似性指标(SSIM)作为阈值进行疵点检测.在334张含有经向、纬向、块状疵点的平纹白坯布上进行实验,与使用残差分割疵点的K-SVD方法相比,正检率平均提升21.81%,误检率平均降低0.72%,每张图像的检测速率平均提升50%,在AITEX数据集上取得了平均83.29%的正检率,证明了本算法的有效性. 展开更多
关键词 织物疵点检测 中值稳健扩展局部二值模式 字典学习 无监督检测
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv8s的织物疵点检测
6
作者 王帅 刘珊珊 +2 位作者 李保田 张永军 陈健健 《棉纺织技术》 2025年第2期49-55,共7页
为了解决人工检查效率低、算法检测的缺陷种类少以及算法检测精度差等问题,提出了一种改进的YOLOv8s算法来进行织物疵点检测。首先,通过将DCNv4算子融入YOLOv8s特征融合网络Neck中的C2f模块,构建了C2f_DCNv4模块,不仅提高了对小目标的... 为了解决人工检查效率低、算法检测的缺陷种类少以及算法检测精度差等问题,提出了一种改进的YOLOv8s算法来进行织物疵点检测。首先,通过将DCNv4算子融入YOLOv8s特征融合网络Neck中的C2f模块,构建了C2f_DCNv4模块,不仅提高了对小目标的检测精度,还实现了比使用DCNv3更快的处理速度。其次,将MSCA注意力模块与常见的CBAM注意力相结合,创新设计了MCASAM注意力模块,并将其加入到特征提取网络中的最后一层,提升了模型的多尺度特征捕获能力以及对小目标的检测敏感度。最后,在损失函数中,用InnerIoU替换了传统的CIoU,不仅收敛速度更快,而且进一步优化了检测框的精确度。试验结果表明:在天池疵点检测数据集上针对20类疵点的对比试验中,与原始YOLOv8s算法相比,该研究所提方法的mAP@0.5值达到0.608,提高了5.9%,模型推理速度达150帧/s,能够满足实际的检测需求。 展开更多
关键词 YOLOv8s DCNv4 MCASAM CBAM InnerIoU 织物疵点检测 C2f_DCNv4
在线阅读 下载PDF
Strain-induced magnetism in ReS_2 monolayer with defects 被引量:2
7
作者 张小欧 李庆芳 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第11期430-433,共4页
We investigate the effects of strain on the electronic and magnetic properties of ReS2 monolayer with sulfur vacancies using density functional theory.Unstrained ReS2 monolayer with monosulfur vacancy(Vs) and disulf... We investigate the effects of strain on the electronic and magnetic properties of ReS2 monolayer with sulfur vacancies using density functional theory.Unstrained ReS2 monolayer with monosulfur vacancy(Vs) and disulfur vacancy(V(2S))both are nonmagnetic.However,as strain increases to 8%,VS-doped ReS2 monolayer appears a magnetic half-metal behavior with zero total magnetic moment.In particular,for V(2S)-doped ReS2 monolayer,the system becomes a magnetic semiconductor under 6%strain,in which Re atoms at vicinity of vacancy couple anti-ferromagnetically with each other,and continues to show a ferromagnetic metal characteristic with total magnetic moment of 1.60μb under 7%strain.Our results imply that the strain-manipulated ReS2 monolayer with VS and V(2S) can be a possible candidate for new spintronic applications. 展开更多
关键词 monolayer defects magnetism ferromagnetic candidate vicinity fabrication Strain magnetization tensile
在线阅读 下载PDF
Biodegradable materials for bone defect repair 被引量:1
8
作者 Shuai Wei Jian-Xiong Ma +2 位作者 Lai Xu Xiao-Song Gu Xin-Long Ma 《Military Medical Research》 SCIE CSCD 2021年第2期202-229,共28页
Compared with non-degradable materials,biodegradable biomaterials play an increasingly important role in the repairing of severe bone defects,and have attracted extensive attention from researchers.In the treatment of... Compared with non-degradable materials,biodegradable biomaterials play an increasingly important role in the repairing of severe bone defects,and have attracted extensive attention from researchers.In the treatment of bone defects,scaffolds made of biodegradable materials can provide a crawling bridge for new bone tissue in the gap and a platform for cells and growth factors to play a physiological role,which will eventually be degraded and absorbed in the body and be replaced by the new bone tissue.Traditional biodegradable materials include polymers,ceramics and metals,which have been used in bone defect repairing for many years.Although these materials have more or fewer shortcomings,they are still the cornerstone of our development of a new generation of degradable materials.With the rapid development of modern science and technology,in the 21 st century,more and more kinds of new biodegradable materials emerge in endlessly,such as new intelligent micro-nano materials and cell-based products.At the same time,there are many new fabrication technologies of improving biodegradable materials,such as modular fabrication,3 D and 4 D printing,interface reinforcement and nanotechnology.This review will introduce various kinds of biodegradable materials commonly used in bone defect repairing,especially the newly emerging materials and their fabrication technology in recent years,and look forward to the future research direction,hoping to provide researchers in the field with some inspiration and reference. 展开更多
关键词 Biodegradable materials Bone defects Bone repair Intelligent material Modular fabrication
在线阅读 下载PDF
基于轻量化YOLOv7的织物疵点检测算法研究 被引量:1
9
作者 赵英宝 刘姝含 +1 位作者 黄丽敏 武晓晶 《棉纺织技术》 CAS 2024年第11期53-61,共9页
由于检测工艺的不完善和外界因素的影响,织物疵点检测过程中会存在目标漏检和误检的情况,并且为了在移动设备和嵌入式设备中部署,提出了一种基于轻量化YOLOv7的织物疵点检测算法(LFD-YOLOv7)。首先,针对YOLOv7算法网络结构复杂和参数量... 由于检测工艺的不完善和外界因素的影响,织物疵点检测过程中会存在目标漏检和误检的情况,并且为了在移动设备和嵌入式设备中部署,提出了一种基于轻量化YOLOv7的织物疵点检测算法(LFD-YOLOv7)。首先,针对YOLOv7算法网络结构复杂和参数量较大的问题,结合GhostNet网络构建EGM模块来取代主干网络中的ELAN模块,降低了网络的复杂度和计算瓶颈,增强网络的学习能力;其次,基于ShuffleNetv2的思想,将其与残差网络相融合构造了S-SPPCSPC模块,使网络更加轻量化;然后,引入CA注意力机制来抑制背景噪声对目标检测的影响,提高小目标的准确率;最后采用SIoU损失函数来优化输出预测框边界,提高算法收敛速度。试验结果表明:与YOLOv7算法相比,LFD-YOLOv7算法平均检测精度提升了5.59个百分点,参数量减少了30.3%,检测速度达到41帧/s,满足纺织工业生产对织物疵点的准确性和实时性要求。 展开更多
关键词 织物疵点 YOLOv7 注意力机制 残差网络 轻量化
在线阅读 下载PDF
基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法 被引量:1
10
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。 展开更多
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
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv5算法的织物缺陷检测 被引量:1
11
作者 林桂娟 王宇 +1 位作者 刘珂宇 李子涵 《棉纺织技术》 CAS 2024年第10期33-41,共9页
基于现有织物缺陷检测算法受疵点尺寸与织物纹理背景的影响导致检测精度较低,同时检测模型过于复杂,难以部署到工控设备上,无法满足织物缺陷实时检测等现状,提出一种改进YOLOv5算法的织物缺陷检测算法。以YOLOv5算法为基准模型,采用跨... 基于现有织物缺陷检测算法受疵点尺寸与织物纹理背景的影响导致检测精度较低,同时检测模型过于复杂,难以部署到工控设备上,无法满足织物缺陷实时检测等现状,提出一种改进YOLOv5算法的织物缺陷检测算法。以YOLOv5算法为基准模型,采用跨阶段部分连接残差网络替代原模型的主干网络,增强模型上下文特征信息学习能力;将SimAM注意力机制融入到模型中,提升对有用特征的提取能力,抑制无用纹理背景特征的干扰;引入WIoU与Varifocal Loss损失函数,提高回归框准确性的同时降低负样本权重;最后,针对织物的小目标疵点难以检测的问题,提出增加小目标检测层的方法,提高模型的检测能力。试验结果表明:该研究算法能够快速准确地检测织物疵点,精确率与mAP分别达到86.46%与84.4%,与基准模型相比,分别提高6.16个百分点和5.8个百分点。 展开更多
关键词 织物缺陷检测 YOLOv5模型 SimAM WIoU CSPResNet
在线阅读 下载PDF
基于直方图均衡化的毛织物服装印花缺陷检测
12
作者 张玉芹 杨文明 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第6期89-95,共7页
为了保证毛织物印花服装的生产质量,提出基于直方图均衡化的毛织物服装印花缺陷检测方法。设置毛织物服装印花不同缺陷特征作为检测标准,利用光学成像原理采集毛织物服装印花图像,通过颜色转换、图像滤波等步骤,实现初始印花图像的预处... 为了保证毛织物印花服装的生产质量,提出基于直方图均衡化的毛织物服装印花缺陷检测方法。设置毛织物服装印花不同缺陷特征作为检测标准,利用光学成像原理采集毛织物服装印花图像,通过颜色转换、图像滤波等步骤,实现初始印花图像的预处理;利用直方图均衡化技术提取服装印花图像特征,通过特征匹配确定缺陷状态与类型,实现毛织物服装印花缺陷的检测。测试结果表明,优化设计方法得出缺陷面积检测误差的平均值为0.09 mm^(2),缺陷类型检测错误率较低。 展开更多
关键词 直方图均衡化 毛织物服装 服装印花缺陷 缺陷检测
在线阅读 下载PDF
基于多度量多模型图像投票的织物表面瑕疵检测方法
13
作者 朱凌云 王晨宇 赵悦莹 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期89-97,共9页
为解决自动化生产线上织物表面瑕疵检测准确率低和计算速度慢的问题,利用织物表面具有周期纹理的特性提出了一种改进的RANSac检测方法,即多度量多模型图像投票。首先将输入图像裁剪为尺寸一致的子图,计算出子图多维度量的输出值矩阵;然... 为解决自动化生产线上织物表面瑕疵检测准确率低和计算速度慢的问题,利用织物表面具有周期纹理的特性提出了一种改进的RANSac检测方法,即多度量多模型图像投票。首先将输入图像裁剪为尺寸一致的子图,计算出子图多维度量的输出值矩阵;然后与改进RANSac计算出的无瑕疵背景的多维度量标准值分别对应作差,采用投票得出每张子图的基础分;再将其在4个记数模型下得到的综合评分排序,根据顺序和偏移量在输出端得到外点所代表的瑕疵子图。实验结果表明:在自采样的织物瑕疵数据集上,选择单度量和单模型的预测精度平均可达到90.9%,平均预测时间达到0.139 s,综合多度量多模型投票的平均预测精度可达到92.7%。该算法不需要大量前期数据进行训练,适用于纯色和条纹状织物的实时表面缺陷检测。 展开更多
关键词 目标检测 周期纹理 织物表面瑕疵检测 零斜率RANSac 多度量多模型图像投票
在线阅读 下载PDF
基于YOLOv8n改进的织物疵点检测算法 被引量:2
14
作者 刘伟宏 李敏 +2 位作者 朱萍 崔树芹 颜小运 《棉纺织技术》 CAS 2024年第10期19-25,共7页
为了解决织物疵点检测中小目标疵点难以检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n算法的织物疵点检测系统。首先,在特征融合部分,采用了兼顾速度和精度的GSConv替代原有的卷积核,并引入了Slim⁃neck特征融合模块,使每个特征层能够同时考虑... 为了解决织物疵点检测中小目标疵点难以检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n算法的织物疵点检测系统。首先,在特征融合部分,采用了兼顾速度和精度的GSConv替代原有的卷积核,并引入了Slim⁃neck特征融合模块,使每个特征层能够同时考虑深层特征的语义信息和浅层特征的细节信息,提高了对小目标的特征响应,同时简化了模型并降低了计算复杂度。其次,设计了用于检测小疵点目标的检测层P2,增强了模型对小疵点目标的检测能力,使其更适用于织物疵点检测任务。最后,采用指数滑动样本加权函数(EMA⁃SlideLoss)替代了交叉熵损失函数,以增强模型的类别分类能力,提高训练的稳定性。试验结果表明:在检测20类疵点时,相较于YOLOv8n模型,该研究方法在mAP@0.5方面提高了0.142,同时实现了47.4帧/s的检测速度。改进的YOLOv8n模型对网络的性能提升是有效的。 展开更多
关键词 织物疵点 YOLOv8n算法 Slim⁃neck EMA⁃Slideloss GSConv
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv5的织物瑕疵检测方法 被引量:3
15
作者 卢媛媛 张守京 +1 位作者 郑林青 陈涛 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第5期80-86,共7页
针对织物瑕疵中部分瑕疵目标小、长宽比极端等问题,提出一种基于改进YOLOv5的织物瑕疵检测方法。该方法在YOLOv5模型基础上引入自注意力机制CoTNet网络,并将颈部网络中的PAFPN网络优化为BiFPN网络,同时将目标损失函数改进为CIoU损失函数... 针对织物瑕疵中部分瑕疵目标小、长宽比极端等问题,提出一种基于改进YOLOv5的织物瑕疵检测方法。该方法在YOLOv5模型基础上引入自注意力机制CoTNet网络,并将颈部网络中的PAFPN网络优化为BiFPN网络,同时将目标损失函数改进为CIoU损失函数,加强模型对邻近键以及上下文之间特征信息的收集,在增强模型对小目标和尺寸变化大类型瑕疵检测能力的同时可获得更准确的边界框回归,加快收敛速度。实验证明,本文改进的模型在织物瑕疵检测数据集上的检测效果和YOLOv5模型相比平均精度均值提升了6.8%,准确率提升了6.7%,模型验证有效。 展开更多
关键词 YOLOv5算法 织物瑕疵 瑕疵检测 BiFPN CoTNet
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv7的织物疵点小目标检测算法 被引量:1
16
作者 陈泽纯 林富生 +3 位作者 张庆 宋志峰 刘泠杉 余联庆 《棉纺织技术》 CAS 2024年第10期26-32,共7页
针对织物疵点种类多、尺度变化大、小目标易漏检等问题,提出了一种基于YOLOv7的改进算法(YOLOv7⁃ESL)。首先,将注意力机制ECA⁃Net融入到Neck层中取代CBS模块,在少量增加计算成本的情况下显著提高了检测精度。其次,设计了专用探测头检测... 针对织物疵点种类多、尺度变化大、小目标易漏检等问题,提出了一种基于YOLOv7的改进算法(YOLOv7⁃ESL)。首先,将注意力机制ECA⁃Net融入到Neck层中取代CBS模块,在少量增加计算成本的情况下显著提高了检测精度。其次,设计了专用探测头检测小目标,充分利用网络的浅层特征信息,使模型能够有效地检测多尺度的目标。最后,在特征加强部分增加Swin Transformer V2 Block,能够捕捉全局和局部之间的丰富关系,提高模型检测小目标缺陷的能力。试验结果表明:YOLOv7⁃ESL算法精确率为97.7%,召回率为90.3%,平均精度均值为94.9%,FPS为29.9帧/s;与原始YOLOv7模型相比,分别提高了3.8个百分点、3.4个百分点、3.3个百分点、3.1帧/s,可满足纺织工业领域的应用要求。 展开更多
关键词 YOLOv7 Swin Transformer V2 注意力模块 织物疵点 小目标检测
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv5s的轻量化布匹瑕疵检测算法 被引量:1
17
作者 邹宏睿 任佳 +1 位作者 潘海鹏 周传辉 《浙江理工大学学报(自然科学版)》 2024年第3期389-398,共10页
针对纺织生产中布匹瑕疵检测高精度、实时性的需求,提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量化布匹瑕疵检测算法(GhostNet-CBAM-Partial convolution-YOLOv5s,GCP-YOLOv5s)。该算法首先引入GhostNet中的GhostConv模块,对原主干网络进行优化重构... 针对纺织生产中布匹瑕疵检测高精度、实时性的需求,提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量化布匹瑕疵检测算法(GhostNet-CBAM-Partial convolution-YOLOv5s,GCP-YOLOv5s)。该算法首先引入GhostNet中的GhostConv模块,对原主干网络进行优化重构,大幅减少网络参数;其次,在主干特征提取网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,增加网络的特征提取能力;最后,设计了基于Partial convolution的改进C3模块(C3-Partial convolution,C3-P),在降低模型参数量的同时提高特征融合能力。在自建布匹瑕疵数据集上进行了对比测试,结果表明:与基准模型YOLOv5s相比,GCP-YOLOv5s的参数量降低了41.6%,计算量降低了43.1%,检测速度提高了12 FPS,检测精度提升了1.7%。GCP-YOLOv5s算法在保证模型轻量化的同时具有较高的检测精度,可以满足布匹瑕疵检测的高精度和实时性要求。 展开更多
关键词 布匹瑕疵检测 YOLOv5s GhostNet 注意力机制 高精度 实时性
在线阅读 下载PDF
基于并联堆叠模型的织物疵点检测算法 被引量:1
18
作者 周星亚 孙红蕊 +1 位作者 宋荣 夏克尔·赛塔尔 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第9期99-107,共9页
针对企业目前应用的织物疵点检测算法精度低、漏检率高、训练速度慢及模型难以收敛的问题,提出了一种基于并联堆叠的织物疵点检测算法。基于YOLOv7深度学习目标检测算法,采用不同参数值的空洞卷积设计DCCSPC并联堆叠模块,改进SPPCSPC空... 针对企业目前应用的织物疵点检测算法精度低、漏检率高、训练速度慢及模型难以收敛的问题,提出了一种基于并联堆叠的织物疵点检测算法。基于YOLOv7深度学习目标检测算法,采用不同参数值的空洞卷积设计DCCSPC并联堆叠模块,改进SPPCSPC空间金字塔池化层,深度融合织物瑕疵局部及整体的特征信息;添加输出160×160的小目标检测层,实现宽高仅占4个像素的小目标疵点检测;使用WIoU损失函数替换CIoU损失函数,解决了特殊样本(长宽比与多数样本不一致的样本)漏检率高问题,并提高了模型的收敛速度。另外,为消除数据集类别不均衡问题,采用生成对抗网络对数量较少类别进行了样本扩充。将改进后算法在织物疵点数据集上进行测试,结果表明:与以往方法相比,改进后的模型具有更高的识别精度和鲁棒性,能够检出宽高比例悬殊、纹理对比度低图像中的疵点及小目标疵点,对比原YOLOv7模型,平均精度值提升3.4%,且收敛速度更快、误差更小,能够更好地满足当下织物智能疵点检测的需求。 展开更多
关键词 YOLOv7 织物疵点 深度学习 目标检测 空洞卷积
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv8n的织物疵点检测
19
作者 李耀 徐红伟 +2 位作者 柯海森 郭殿鹏 李孝禄 《棉纺织技术》 CAS 2024年第10期11-18,共8页
针对纺织行业中织物疵点大小不一、织物表面图案复杂等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的织物疵点检测算法。首先,在主干网络中用CAA模块替换C2f中的Bottleneck模块,应用两个深度条形卷积作为标准大核深度卷积的近似值来减少计算量,并捕... 针对纺织行业中织物疵点大小不一、织物表面图案复杂等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的织物疵点检测算法。首先,在主干网络中用CAA模块替换C2f中的Bottleneck模块,应用两个深度条形卷积作为标准大核深度卷积的近似值来减少计算量,并捕获疵点图像多尺度特征;其次,添加LSKA注意力机制,在特征提取中减少织物表面复杂图案的干扰,提升对小目标的检测精度;最后,使用MPDIoU损失函数弥补原始损失函数的局限性,提高模型训练效率。试验结果表明:改进的YOLOv8n模型mAP值达到90.2%,相比于原始YOLOv8n模型提升了5.9个百分点,同时检测速度达到73帧/s。将改进的模型部署至试验平台进行测试,mAP值和检测速度分别为87.4%和65帧/s,可满足纺织企业对织物疵点检测准确性和实时性的需求。 展开更多
关键词 织物疵点 YOLOv8n 深度卷积 注意力机制 损失函数
在线阅读 下载PDF
裂纹-孔洞缺陷下PVC涂层织物类膜材的撕裂行为
20
作者 生凌宇 张兰兰 +3 位作者 张营营 徐俊豪 陈培见 周祎 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期56-63,共8页
膜结构节点和边界处往往需要通过膜面开孔来实现关键部位的连接,孔洞边缘的应力集中会影响膜面的撕裂行为。为探究聚氯乙烯(polyvinyl chloride,PVC)涂层织物类膜材中孔洞对裂纹扩展行为的影响,开展了含有裂纹-孔洞缺陷的PVC涂层织物类... 膜结构节点和边界处往往需要通过膜面开孔来实现关键部位的连接,孔洞边缘的应力集中会影响膜面的撕裂行为。为探究聚氯乙烯(polyvinyl chloride,PVC)涂层织物类膜材中孔洞对裂纹扩展行为的影响,开展了含有裂纹-孔洞缺陷的PVC涂层织物类膜材的单轴拉伸试验,分析了裂纹扩展全过程和撕裂机理,提出了适用于含裂纹-孔洞多缺陷PVC涂层织物类膜材撕裂强度的预测模型,并验证了模型的适用性。研究结果表明:含裂纹-孔洞缺陷的PVC涂层织物类膜材在中心撕裂过程中存在裂纹端扩展和孔端再扩展两阶段;定义了裂纹端临界撕裂荷载、裂纹端峰值撕裂荷载、孔端临界撕裂荷载和孔端峰值撕裂荷载4项撕裂特征指标,以衡量含裂纹-孔洞缺陷膜材的抗撕裂性能;孔洞的存在导致试样在孔端再扩展阶段的承载力提升,但随着孔洞尺寸增大,孔端的承载力提升效应减弱,裂纹端峰值撕裂荷载逐渐变为控制试样破坏的极限荷载;所提出的二次函数-指数函数应力场模型能有效地预测膜材的裂纹端临界撕裂应力和孔端临界撕裂应力。 展开更多
关键词 聚氯乙烯(PVC)膜材 孔洞 单轴拉伸 裂纹扩展 多缺陷
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 18 下一页 到第
使用帮助 返回顶部