现代纺织技术 ›› 2021, Vol. 0 ›› Issue (6): 62-66.

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结合视觉显著性和卷积神经网络的提花织物疵点检测技术

李敏,杨珊,何儒汉,姚迅,崔树芹   

  1. 武汉纺织大学计算机与人工智能学院,武汉430200
  • 网络出版日期:2021-05-26

Jacquard Fabric Defect Detection Technology Combining Contextawareness and Convolutional Neural Network

  • Online:2021-05-26

摘要: 为了实现提花织物疵点自动检测,提出了一种结合视觉显著性和卷积神经网络的提花织物疵点检测方法。针对提花织物背景干扰的问题,利用视觉显著性模型(Context aware,CA)抑制背景信息,突出疵点区域的显著性来获得图像的显著图;为了区分织物图像中是否存在疵点,使用在通用数据集上训练过的VGG16神经网络模型对提花织物图像的显著图分类。结果表明:该方法在提花织物疵点检测上平均准确率为97.07%,比直接利用VGG16模型对提花织物疵点检测的准确率提高了19.44%,是一种适合提花织物疵点检测的方法。

关键词: 提花织物;疵点检测;视觉显著性;卷积神经网络