论文摘要
针对色织物疵点检测准确率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的疵点识别方法。首先对织物图像进行预处理,然后将无疵点织物和5类疵点织物图像样本输入到残差网络模型进行训练和测试,最终总识别率为91.53%。以残差网络模型为例,研究了迁移学习在织物疵点识别中的应用。将ImageNet数据集上预训练的图像特征迁移到织物疵点识别任务上,并在两个大小不同的数据集上比较迁移学习的效果。结果显示,当数据集较小时,通过迁移学习可以提升模型的识别率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 罗俊丽,路凯
关键词: 色织物,织物疵点,检测,卷积神经网络,残差网络,迁移学习
来源: 上海纺织科技 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 许昌学院信息工程学院
基金: 河南省高等学校重点科研项目(18A520010),河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(192102210135)
分类号: TS101.97;TP391.41;TP183
DOI: 10.16549/j.cnki.issn.1001-2044.2019.06.016
页码: 52-56
总页数: 5
文件大小: 2087K
下载量: 285
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