Faster RCNN模型在坯布疵点检测中的应用

• 作者: 晏琳 景军锋 李鹏飞
• 来源期刊: 棉纺织技术
• 学科: 工学
• 关键词: Faster RCNN ResNet101 卷积神经网络 坯布疵点检测 IoU 特征
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TS101
• 字数: 2549字
• 语种: 中文

摘要

探讨Faster RCNN模型在坯布疵点检测中的应用效果.在原始Faster RCNN的基础上,采用提取特征效果更好的深度残差网络,先使用残差网络进行坯布图像特征提取,再通过区域生成网络及Fast RCNN检测网络对坯布的疵点目标进行分类与检测.试验对比了Faster RCNN分别与VGG16、ResNet101结合时的检测结果,并讨论了不同参数对结果的影响.试验结果表明:该方法可以有效解决坯布疵点检测问题,检测准确率能够达到99.6％.认为:基于Faster RCNN目标检测与ResNet101卷积神经网络相结合的方法能够满足坯布生产过程中对于表面疵点进行准确检测的需求.

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		157	710	12.0	17.0
2	景军锋		143	578	12.0	16.0
3	晏琳		1	3	1.0	1.0