基于树莓派的深度学习色织物疵点检测研究

• 作者: 张缓缓 景军锋 曹振军 苏泽斌
• 来源期刊: 棉纺织技术
• 学科: 工学
• 关键词: 色织物 织物疵点 树莓派 数据采集平台 卷积 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 技术专论
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: TS101.92+3
• 字数: 2278字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7415.2019.01.004

摘要

研究基于树莓派的深度学习色织物疵点检测效果.设计了一种基于树莓派的深度学习疵点检测系统.采用多线程并发执行思路,将系统任务划分为图像采集、图像处理和人工交互三个线程;采用改进的Inception-v3模型图像处理算法,实现了织物图像疵点检测和分类;通过人工交互界面,实时显示系统的运行数据,根据色织物疵点报警停车.结果 表明:该系统实现了色织物疵点检测和分类,平均准确率达94％.认为:该织物疵点检测方法可达到工业现场在线检测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	景军锋		143	578	12.0	16.0
2	苏泽斌		25	33	4.0	5.0
3	张缓缓		33	106	7.0	10.0
4	曹振军		1	4	1.0	1.0