基于深度学习的织物疵点检测研究进展

• 作者: 彭亚楠 贺智明
• 来源期刊: 毛纺科技
• 学科: 工学
• 关键词: 织物疵点 图像处理 目标检测 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 综合述评
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TS101.9
• 字数: 5581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19333/j.mfkj.2019030160806

摘要

针对深度学习在图像处理、目标检测等领域中的应用,综述了几种常用的织物疵点检测方法,主要分为基于结构的方法、基于频谱的方法、基于统计的方法、基于模型的方法和基于学习的方法,概括这些方法的原理并比较分析其优缺点.着重阐述基于深度学习的织物疵点检测方法和发展状况,分析其未来研究方向,为相关研究提供学术参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺智明	江西理工大学信息工程学院	32	151	7.0	10.0
2	彭亚楠	江西理工大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0