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发明专利|基于卷积神经网络的色织物疵点检测方法
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摘要:本发明的公开了一种基于卷积神经网络的色织物疵点检测方法,本发明中使用的方法总共分为两个阶段:训练阶段和检测阶段。训练阶段是首先建立色织物疵点图像库,对图像进行预处理,削弱噪声和图像纹理的影响,再将图像及图像标签打包起来,然后建立建立基于AlexNet卷积神经网络的色织物疵点检测模型,包括图像卷积,池化,批归一化,全连接等一系列操作,提取出图像中疵点特征,改进网络模型的卷积核数目,层数,网络结构等,使得所建的卷积神经网络模型对测试图片预测的准确率进一步提高。使用深度学习的方法,建立卷积神经网络模型对色织物图像疵点进行检测,与传统方法相比,检测结果更加准确,可以更高效的实现色织物疵点的检测。

公开号:CN107169956B

公开日:2020.02.14

申请(专利权)人:西安获德图像技术有限公司