疵点检测

作品数：378被引量：1014H指数：18
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基于GSS-YOLOv8n的轻量化织物疵点检测算法
《棉纺织技术》2025年第4期59-66,共8页井振威 张团善 
国家自然科学基金项目(51735010)。
针对织物疵点检测方式大多为人工操作且检测耗时、背景复杂、所含疵点种类繁多等问题,提出一种改进YOLOv8算法的轻量级检测模型GSS-YOLOv8n。首先,采用了兼顾速度和精度的GSConv替代原有的标准卷积核,并在Neck使用一次性聚合方法来设计...
关键词：YOLOv8 织物疵点检测 Shape-IoU 轻量化 GSConv 
基于改进UNet的织物缺陷分割方法
《轻工机械》2025年第2期77-83,90,共8页张桢桢 张团善 江小丽 
国家自然科学基金项目(51735010)。
针对UNet模型对机织物疵点进行语义分割时所存在的边界检测不完整、分割区域不联通等检测准确率不高的问题,课题组提出了一种基于改进UNet模型的织物缺陷分割算法。为了解决UNet模型在跳跃连接设计中采用直接拼接的方式易产生噪声点的问...
关键词：织物 疵点检测 卷积注意力模块 高效多尺度注意力机制 语义分割 深度学习 
面向织物疵点检测神经网络模型的研究进展
《纺织科技进展》2025年第3期21-29,共9页刁宇涵 祝双武 赵妍 
中国纺织工业联合会科技指导性项目(2019057);陕西省教育厅科研计划项目(18JS042)。
疵点严重影响了织物外观质量,织物疵点自动检测技术对提高检测效率、降低人工成本、提高纺织企业生产智能化水平都具有重要的意义;因基于深度学习的神经网络具有强大的特征提取能力,近些年越来越多的研究人员将其用于织物疵点自动检测...
关键词：深度学习 织物疵点检测 卷积神经网络(CNN) 生成模型 DETR 
基于自适应空间特征融合的织物疵点检测算法
《计算机技术与发展》2025年第2期9-15,共7页吴梦微 毋涛 崔青 
国家自然科学基金面上项目(62176204)。
对于织物疵点检测通常耗时、背景复杂、疵点种类多样且依赖人工操作的问题,提出了一种基于改进YOLOv7算法的轻量级检测方法。首先,增加了一个检测头Swin-Transformer,增强模型捕获和识别小目标特征的能力;其次,在主干特征提取阶段加入...
关键词：织物疵点检测 YOLOv7 自适应空间 注意力机制 特征融合 
基于改进YOLOv8n的织物疵点检测方法研究
《电脑与电信》2024年第10期14-20,50,共8页王可 李欣雨 郑彬朋 李曦 宋森 
西安工程大学2023年大学生创新创业训练计划项目,项目编号:S202310709117。
针对YOLOv8n模型在织物疵点检测任务中存在疵点种类识别错误和微小疵点识别率不高的问题,研究提出了一种基于改进YOLOv8n的织物疵点检测算法。该研究在织物疵点检测模型中引入了动态蛇形卷积和SE注意力机制,将YOLOv8n模型的主干网络中...
关键词：疵点检测 YOLOv8n 动态蛇形卷积 SE注意力机制 
基于改进YOLOv7的织物表面疵点检测技术被引量：1
《沈阳大学学报（自然科学版）》2024年第2期112-120,F0003,共10页任经琦 张团善 赵浩铭 
国家自然科学基金资助项目(51735010);西安现代智能纺织设备重点实验室项目(2019220614SYS021CG043)。
针对目前纺织工业中织物疵点检测技术的局限性,提出一种用于自动检测织物缺陷的改进YOLOv7算法。首先,在颈部网络引入SPD-Conv模块,在进行卷积下采样时保留与疵点相关的特征辨别信息,解决了原网络对于小目标的特征信息学习不足的问题;其...
关键词：疵点检测 YOLOv7 SPD-Conv模块 WIoU CA注意力机制 
基于多尺度Laws纹理能量和低秩分解的织物疵点检测算法被引量：1
《纺织学报》2024年第4期96-104,共9页王振华 张周强 昝杰 刘江浩 
国家自然科学基金青年基金项目(61701384);陕西省教育厅重点科学研究计划项目(20JS051);西安工程大学柯桥纺织产业创新研究院项目(19RQYB03);陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-YB-288);湖北省数字化纺织装备重点实验室开放课题项目(KDTL2020005)。
为提高织物疵点检测算法对简单纹理织物、模式纹理织物及条纹纹理织物检测时的普适性和准确性,提出了一种基于多尺度Laws纹理能量和低秩分解的织物疵点检测算法。首先,对织物图像进行直方图均衡化并将处理后的图像均匀划分为子图像块;其...
关键词：织物疵点 疵点检测 Laws纹理 纹理能量 特征提取 矩阵低秩分解 
改进YOLOv8的织物疵点检测算法
《现代计算机》2024年第5期24-30,共7页丁琼 祝双武 田乐 王茹 余灵婕 
陕西省教育厅科研计划项目(18JS042);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2019057)。
针对传统织物疵点检测方法耗时耗力,主流检测模型速度慢或精度低的问题,改进了YOLOv8模型,旨在提高织物疵点检测的性能。选择性注意力模块(LSKBlock)融入YOLOv8主干网络,使模型自动学习并决定哪些信息值得关注与处理,优化模型对相关信...
关键词：织物疵点检测 YOLOv8 选择性注意力 轻量化 
基于语义分割的织物疵点检测算法研究
《现代纺织技术》2024年第1期27-35,共9页赵浩铭 张团善 马浩然 任经琦 
国家自然科学基金项目(51735010)。
针对织物疵点语义分割任务中数据分类不均衡导致疵点检测准确率不高的问题,文章在Resnet、U-net网络结构基础上设计了CS model网络,添加了适用于小疵点及条带状疵点特征检测的MSCA注意力机制。织物图像中,破洞、污渍等织物疵点像素,占...
关键词：MSCA注意力机制 图像语义分割 多类别损失函数 疵点检测 神经网络 
基于改进YOLOv7的织物疵点检测算法被引量：7
《纺织高校基础科学学报》2023年第4期29-36,共8页毋涛 崔青 殷强 邓魏永 梁芷 
国家自然科学基金面上项目(62176204)。
针对织物疵点检测方式大多为人工操作且检测耗时、背景复杂、所含疵点种类繁多等问题,提出一种改进YOLOv7算法的轻量级检测方法。首先,在主干和颈部引入FasterNet结构,在保证检测精度的同时又降低网络参数量;其次,为减少位置信息丢失,...
关键词：YOLOv7 织物疵点检测 FasterNet 注意力机制 Focal-EIoU 
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