基于卷积神经网络的织物起球等级客观评定

作者：占竹; 卢开新; 陈霞; 汪军^*

来源：棉纺织技术, 2020, 48(12): 1-5.

• 起毛起球性能
• 图像处理
• 等级评定
• 卷积神经网络
• 训练集
• 像素
• 织物检测

探讨一种基于卷积神经网络的织物起球等级客观评定的方法。首先采集精梳毛织物起球标准样照扫描图像并提取出圆形起球区域,运用傅里叶变换技术和频域滤波去除织物纹理分量,在此基础上,对圆形起球区域进行分割采样得到子样本并制作训练集和测试集。然后建立一个由3个卷积层和2个全连接层组成的卷积神经网络用于起球等级的客观评定。研究了子样本尺寸对评定准确率的影响。结果表明:子样本尺寸为600 pixel×600 pixel时,评定准确率可达98.5%。认为:使用卷积神经网络模型来评定织物起球等级是可行的,并且可以达到实时性要求。

• 单位
  东华大学