织物疵点在线检测的神经网络方法研究  

作　　者：王佳莹[1] 

机构地区：[1]上海交通大学学生创新中心

出　　处：《电子世界》2022年第1期68-70,共3页Electronics World

摘　　要：本文提出一种基于机器视觉的在线检测方法,用于圆形纬编机针织面料疵点的自动检测。在归纳总结针织面料疵点图像学特征的基础上,设计一种可检测织物疵点的深度学习神经网络。基于单阶段目标检测模型YOLOv3,修改网络结构中的两条支路后该网络可参照图像中的背景织物用以识别其上的疵点。并使用深度可分离卷积层降低模型参数、加快检测速度。实验表明,基于YOLOv3改进的纬编针织面料疵点检测算法的m AP(各类别平均准确率的平均值)为81.44%,相较于YOLOv3明显提升。

关 键 词：织物疵点 疵点检测 针织面料 机器视觉 平均准确率 纬编机 检测模型 在线检测 

分 类 号：TS1[轻工技术与工程—纺织科学与工程]