一种人工智能检测籽棉中异性纤维的方法

• 作者: 何晓昀 池志强 潘云峰 苏真伟 邓斌攸
• 来源期刊: 棉纺织技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 Faster-RCNN 籽棉 异性纤维 卷积网络
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TS112.7
• 字数: 2382字
• 语种: 中文

摘要

探讨基于卷积神经网络的Faster-RCNN深度学习方法,检测籽棉中异性纤维的检测技术.使用线扫描相机在LED照明条件下获取籽棉和异性纤维的图像,采用基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像.试验结果表明,Faster-RCNN处理方法对籽棉图像中异性纤维的检出率达到90％,相比传统的图像检测方法大幅度提高了检测率,特别是对传统方法难以识别的白色或浅色异性纤维,其检测率可以达到90％以上.认为:本文所采用的基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像在异纤检测应用上具有一定可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏真伟		40	254	11.0	14.0
2	潘云峰		13	25	3.0	5.0
3	何晓昀		21	12	2.0	3.0
4	邓斌攸		7	6	1.0	2.0
5	池志强		4	0	0.0	0.0