[发明专利]一种基于卷积神经网络的织带边缘毛疵缺陷检测方法有效
| 申请号： | 201810026484.5 | 申请日： | 2018-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN108364281B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 李禹源;张东;吴增程 | 申请（专利权）人： | 佛山市顺德区中山大学研究院;广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 左恒峰 |
| 地址： | 528399 广东省佛山市顺德区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的织带边缘毛疵缺陷检测方法，利用摄像机采集织带图片，对织带的边缘进行提取，分别得到有毛疵缺陷的样本图片和无毛疵缺陷的样本图片；将采集到的样本图片利用具有多尺度并行训练结构的卷积神经网络进行分类检测，该卷积神经网络能够在增加神经网络深度与宽度的同时，去除普通卷积神经网络中的全连接层，并将一般的卷积转化为稀疏连接，再利用密集成分来近似最优的局部稀疏结构来保持神经网络的高计算性能。因此，本发明的毛疵缺陷检测方法，不仅能够对织带边缘毛疵缺陷进行有效的检测，并且能够有效保持或减小卷积神经网络的计算量，从而提高计算性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 边缘 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的织带边缘毛疵缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：A、图像采集及预处理，得到样本图片；B、对样本图片进行图像增强处理，得到训练图片；C、构建具有多尺度并行训练结构的卷积神经网络；D、利用训练图片对卷积神经网络进行训练处理；E、利用经过训练处理的卷积神经网络进行毛疵缺陷检测。
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