应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测

• 作者: 景军锋 李鹏飞 洪良 范晓婷
• 来源期刊: 纺织学报
• 学科: 工学
• 关键词: 色织物 图像库 缺陷检测 深度卷积神经网络 映射函数
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 纺织工程
• 页码范围: 68-74
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4283字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13475/j.fzxb.20161001707

摘要

针对织物缺陷检测时传统人工的误检率、漏检率较高问题,提出一种应用深度卷积神经网络的色织物缺陷检测算法.因织物图像采集过程中含有较多噪声且信噪比较低,先对缺陷织物进行最优尺寸高斯滤波,有效滤除细节噪声;再根据织物图像特征建立深度卷积神经网络,利用径向基神经网络的非线性映射能力作用于卷积神经网络,并通过反向传播算法调整权值参数,获取无缺陷样本与训练样本之间的映射函数;最后,利用映射函数及特征字典重构图像并提取特征,根据Meanshift算法分割缺陷,确定缺陷位置.结果表明:应用深度卷积神经网络的缺陷检测算法对色织物图像库中的缺陷图像可实现提高检测效率、缩短检测时间,获取准确缺陷位置的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏飞	西安工程大学电子信息学院	157	710	12.0	17.0
2	景军锋	西安工程大学电子信息学院	143	578	12.0	16.0
3	洪良	西安工程大学电子信息学院	16	82	5.0	8.0
4	范晓婷	西安工程大学电子信息学院	2	39	2.0	2.0