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  • 首頁 > 期刊 > 浙江理工大學學報·自然科學版 > 基于卷積神經網絡的紡織面料主成分分類 【正文】

    基于卷積神經網絡的紡織面料主成分分類

    作者:張瑋; 張華熊 浙江理工大學信息學院; 杭州310018

    摘要:為自動檢測紡織面料的主成分,以100~200倍放大后拍攝的純紡面料或主成分含量在50%以上的混紡面料圖像為研究對象,提出了一種基于深度卷積神經網絡的紡織面料主成分分類方法。首先對紡織圖像進行裁剪及顏色空間轉換;然后將圖像輸入卷積神經網絡進行織物面料主成分分類訓練;最后將待分類的紡織面料圖像輸入訓練后的卷積神經網絡中,得出紡織面料主成分分類結果。對棉、滌綸、腈綸、羊毛、天絲5類共4497張圖像進行實驗,實驗結果顯示:該方法對5類織物面料主成分分類準確率為96.53%;與其他卷積神經網絡模型相比大幅降低了訓練時間,減小了網絡規(guī)模,提高了分類準確率。

    注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社。

    浙江理工大學學報·自然科學版雜志

    浙江理工大學學報·自然科學版雜志, 月刊,本刊重視學術導向,堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性,刊載內容涉及的欄目:材料科學與技術、機械與動力工程、電子與信息技術、生物與生命科學等。于1979年經新聞總署批準的正規(guī)刊物。

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