%0 Journal Article %A 王理顺 钟勇 李振东 贺宜龙 %T 基于深度学习的织物缺陷在线检测算法 %D 2019 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2019010110 %J 计算机应用 %P 2125-2128 %V 39 %N 7 %X

织物缺陷在线检测是纺织行业面临的重大难题,针对当前织物缺陷检测中存在的误检率高、漏检率高、实时性不强等问题,提出了一种基于深度学习的织物缺陷在线检测算法。首先基于GoogLeNet网络架构,并参考其他分类模型的经典算法,搭建出适用于实际生产环境的织物缺陷分类模型;其次利用质检人员标注的不同种类织物图片组建织物缺陷数据库,并用该数据库对织物缺陷分类模型进行训练;最后对高清相机在织物验布机上采集的图片进行分割,并将分割后的小图以批量的方式传入训练好的分类模型,实现对每张小图的分类,以此来检测缺陷并确定其位置。对该模型在织物缺陷数据库上进行了验证。实验结果表明:织物缺陷分类模型平均每张小图的测试时间为0.37 ms,平均测试时间比GoogLeNet减少了67%,比ResNet-50减少了93%;同时模型在测试集上的正确率达到99.99%。说明其准确率与实时性均满足实际工业需求。

%U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2019010110