深度学习算法在织物疵点识别中的应用研究

作者：崔春杰; 景浩田; 尹中信

来源：化纤与纺织技术, 2021, 50(01): 69-71.

• 深度学习算法
• 卷积神经网络
• 织物疵点识别

目前,纺织厂织物疵点识别工作仍由人工完成,但传统人工验布方法检测效率低,漏检率高。文章采用深度学习算法中的卷积神经网络自动提取织物特征,同时对织物中三种经典类型的布进行训练学习,经过多个卷积层和池化层,最后采用Sigmoid函数进行分类。在包含3600幅图像的数据集上进行实验,其中训练集2000幅、验证集800幅、测试集800幅,最终在测试集上的检测精度达到98.6%。实验结果表明,深度学习算法能有效识别织物疵点,且比传统算法有更强的泛化能力。

• 单位
  北京经纬纺机新技术有限公司