基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的紡織面料主成分分類
作者：張瑋; 張華熊 浙江理工大學信息學院; 杭州310018
摘要：為自動檢測紡織面料的主成分,以100~200倍放大后拍攝的純紡面料或主成分含量在50%以上的混紡面料圖像為研究對象,提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的紡織面料主成分分類方法。首先對紡織圖像進行裁剪及顏色空間轉(zhuǎn)換;然后將圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行織物面料主成分分類訓練;最后將待分類的紡織面料圖像輸入訓練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中,得出紡織面料主成分分類結(jié)果。對棉、滌綸、腈綸、羊毛、天絲5類共4497張圖像進行實驗,實驗結(jié)果顯示:該方法對5類織物面料主成分分類準確率為96.53%;與其他卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型相比大幅降低了訓練時間,減小了網(wǎng)絡規(guī)模,提高了分類準確率。
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浙江理工大學學報·自然科學版雜志
浙江理工大學學報·自然科學版雜志， 月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：材料科學與技術、機械與動力工程、電子與信息技術、生物與生命科學等。于1979年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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