[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的布匹疵点识别方法在审
| 申请号： | 201910527733.3 | 申请日： | 2019-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN112102224A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 朱威;陈康;任振峰;郑雅羽 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230 | 代理人： | 郭薇 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的布匹疵点识别方法，包括以下四个部分：（1）修改Faster R‑CNN神经网络模型，包括使用全局平局池化层替代特征提取网络中的前两个全连接层，并增加区域建议网络中的锚点框；（2）使用数据增强的方法扩充数据集；（3）采用变化的学习率训练改进后的Faster R‑CNN网络模型；（4）使用工业线阵相机采集布匹图像，并使用训练好的网络模型识别疵点，输出疵点类别和位置信息。本发明能对断纬、断经、破洞、浮纬等多种类型布匹瑕疵进行识别，具有较快的识别速度和较高的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 布匹 疵点 识别 方法 | ||
【主权项】：
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