探討基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Faster-RCNN深度學(xué)習(xí)方法,檢測(cè)籽棉中異性纖維的檢測(cè)技術(shù)。使用線掃描相機(jī)在LED照明條件下獲取籽棉和異性纖維的圖像,采用基于Faster-RCNN的人工智能深度學(xué)習(xí)方法處理圖像。試驗(yàn)結(jié)果表明,Faster-RCNN處理方法對(duì)籽棉圖像中異性纖維的檢出率達(dá)到90%,相比傳統(tǒng)的圖像檢測(cè)方法大幅度提高了檢測(cè)率,特別是對(duì)傳統(tǒng)方法難以識(shí)別的白色或淺色異性纖維,其檢測(cè)率可以達(dá)到90%以上。認(rèn)為:本文所采用的基于Faster-RCNN的人工智能深度學(xué)習(xí)方法處理圖像在異纖檢測(cè)應(yīng)用上具有一定可行性。

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
1 圖像獲取
    1.1 成像裝置
    1.2 圖像獲取
2 基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別
    2.1 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    2.2 籽棉圖像檢測(cè)
3 試驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.1 檢測(cè)結(jié)果
    3.2 本文圖像處理法與其他圖像處理法結(jié)果對(duì)比
4 結(jié)語(yǔ)



本文編號(hào)：3744242