布匹

作品数：168被引量：125H指数：6
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基于灰度共生矩阵和SVM的布匹瑕疵分类检测方法
《常州信息职业技术学院学报》2025年第1期39-45,共7页张利斌 
针对传统依赖人眼的布匹瑕疵检测存在效率低、人工成本高的问题,进行了基于布匹图像的瑕疵自动分类检测算法研究,设计了一种基于灰度共生矩阵和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的布匹瑕疵分类检测方法。考虑图像存在噪声多和纹...
关键词：布匹瑕疵检测 分类算法 灰度共生矩阵 统计特征 支持向量机 
改进的YOLOv5s布匹疵点检测算法研究
《现代工程科技》2025年第2期1-4,共4页徐春鸽 
在纺织行业中,布匹疵点将严重影响其经济价值,而目前纺织工厂的质检环节严重依赖人工质检。人工质检过程中会出现错检、漏检以及检测效率低下等问题。采用改进的YOLOv5s目标检测算法来实现布匹疵点检测。通过融入CBAM注意力机制、BiFPN...
关键词：深度学习 布匹缺陷检测 YOLOv5s算法 YOLOv5s-CB算法 
改进YOLOv5的布匹缺陷检测方法
《现代电子技术》2024年第20期109-117,共9页张凯旋 杜景林 
国家自然科学基金资助项目(41575155)。
现阶段布匹缺陷种类繁杂,且包含大量人眼难以辨别的小目标缺陷和长宽比极端不平衡缺陷,使得在复杂背景下的布匹缺陷检测成为一项艰巨任务。为此,提出一种改进YOLOv5的布匹缺陷检测方法。首先,在YOLOv5的C3模块中增加注意力机制NAM,设计...
关键词：布匹缺陷检测 YOLOv5 注意力机制 小目标缺陷 卷积操作 消融实验 
布匹质检智能工业机器人研究与实践
《上海信息化》2024年第7期36-39,共4页陈钟浩 
随着科技的不断进步,工业制造领域中,机器人已成为提高生产效率和质量的关键工具。近年来,出现了越来越多适用于纺织行业场景的智能机器人系统。利用设备控制+AI视觉算法研发的边织边检工业机器人可自动生成坯布质量检测结果,并形成客...
关键词：工业机器人 制造领域 智能机器人系统 纺织行业 视觉算法 质量检测标准 质量检测结果 自动生成 
基于改进的YOLOv8布匹残损检测算法
《青岛大学学报（工程技术版）》2024年第2期47-52,共6页王千 王国栋 李军 
青岛市自然科学基金资助项目(23-2-1-163-zyyd-jch)。
针对布匹残损检测实时性差、残损与背景相似度高及尺寸差异大等问题,提出一种基于YOLOv8的布匹残损检测算法。采用GSConv轻量化骨干网络,在保持准确性的同时减轻计算负担;引入双向特征金字塔网络,双向跨尺度连接和加权多尺度特征融合;Tr...
关键词：布匹残损检测 特征金字塔 全局上下文感知 轻量化 
“托”着布匹走四方
《时代邮刊》2024年第7期28-30,共3页张典标 
当长逾20米、载重量近50吨的沃尔沃卡车驶进浙江常山服务区时,时间已经过了零点。停车场里,停着大大小小几十辆在这过夜的货车。理着寸头的郭先超从卡车上下来,麻利地去了趟洗手间,然后一头钻进驾驶室的卧铺区。驾驶座上换成了刚睡醒的...
关键词：沃尔沃卡车 洗手间 服务区 浙江常山 停车场 载重量 货车 驾驶室 
基于PCS-YOLOv5轻量化模型的布匹外观缺陷检测方法被引量：1
《现代信息科技》2024年第5期89-93,101,共6页刘伟鑫 林邦演 张彬腾 姚其广 徐成烨 
针对现有布匹外观陷检测模型参数数量大、计算量大、部署于普通工控机检测速度慢等问题,文章提出一种轻量化模型PCS-YOLOv5。首先采用PP—LCNet替换YOLOv5主干网络实现模型轻量化,加快推理速度;在Neck网络引入CBAM注意力模块,抑制干扰...
关键词：YOLOv5 轻量化 注意力机制 SioU 
布匹
《作家》2024年第2期78-80,共3页林晓雪 
家里的布匹日渐消瘦,成为一条条咸鱼,摆放在空地晾晒。我妈不再进新布,她要去新的单位报到,必须结束布艺加工店的生意。我知道她不舍,做了好多年,顾客都是她的熟人或朋友,再由他们介绍新的顾客,都为她积下很好的口碑,可以说,她的人缘,...
关键词：人缘 积下 布艺 
点点靛蓝,染出花布匹匹
《高中生之友》2024年第1期24-25,共2页卓言 
2008年,湖南邵阳蓝印花布印染技艺入选国家级非物质文化遗产代表性项目名录,这对保护因为受到机械印染的冲击,已经陷入濒危境地的此项技艺起到了重要作用。
关键词：国家级非物质文化遗产 靛蓝 邵阳蓝印花布 
基于混合数据增强的布匹推荐系统
《通信与信息技术》2023年第5期7-12,18,共7页赵洁 陈禹健 王光夫 
国家级大学生创新创业资助项目(项目编号:201810792026);教育部产学合作协同育人资助项目(项目编号:202002168032);天津城建大学教育教学改革与研究重点资助项目(项目编号:JG-ZD-22038,项目编号:JG-ZD-22035)。
为解决传统图像检索算法对图像特征复杂度要求高以及深度学习中数据集单一的问题,提出了一种基于混合数据增强的布匹推荐系统,提高布匹花纹的识别准确率。首先使用传统图像增强方式和生成式对抗网络实现对原始数据的图像增强,然后构建...
关键词：布匹推荐 图像增强 卷积神经网络 生成式对抗网络 
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