基于深度残差网络的布匹疵点检测方法

摘要：

针对传统布匹疵点人工检测成本高、识别稳定性差的问题,本文提出一种基于深度残差网络的布匹疵点检测方法.首先,采用线阵相机、线性光源和传动系统设计布匹疵点检测装置;其次,根据采集图像的灰度值调整光源的光照强度,并对采集图像进行去噪滤波预处理;然后使用深度残差网络修改Faster R-CNN中的原始特征提取网络,获得更高的疵点特征精度;最后在Faster R-CNN的区域生成网络中增加预测锚点框,提升多尺度疵点和小目标疵点的检测能力.实验结果表明,本文方法的布匹疵点识别率达到96% ,检测速度达到30m/min,实现了布匹疵点检测自动化,大幅降低了人力成本,具有良好的实际应用价值.

关键词：布匹疵点检测、Faster R-CNN、深度残差网络、锚点框

所属期刊栏目：41

分类号：TP278(自动化技术及设备)

资助基金：浙江省自然科学基金项目;国家自然科学基金项目

在线出版日期：2020-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：800-806