基于卷积神经网络的织物起球等级客观评定

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：48

分类号：TS101(纺织工业、染整工业)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金CUSF-DF-D-2018039

在线出版日期：2020-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5