[发明专利]一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法有效
| 申请号： | 202010486331.6 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN111709429B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 潘如如;孟朔;周建;高卫东 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 戴风友 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于机织物质量检测技术领域，涉及一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法。本发明提供一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法，可以同时检测识别织物经纬密、织物组织以及色织物色纱排列，是一种精确度高、鲁棒性强、品种适应性广的机织物结构参数识别方法。同时所提出的网络可分层提取不同的图像特征，使用的深度卷积网络可应用于各种复杂纹理和颜色的机织物，可同时检测各种结构参数包括织物经纬密、织物组织、色纱排列、配色模纹等，提升了机织物结构参数自动检测的效率和效果；本发明所提出的多任务多尺度卷积网络结构可以应用于其它领域中关联特征的目标定位识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 机织 结构 参数 识别 方法 | ||
【主权项】：
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