對于紡織企業(yè)來講,提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本是其重要目標,但保證織物產(chǎn)品的質量是實現(xiàn)這一目標的前提。盡管現(xiàn)代先進的紡織機械能夠有效降低織物產(chǎn)品瑕疵的出現(xiàn),但其制造工藝中造成的各種瑕疵依然無法避免。目前,織物瑕疵的檢查任務大多由人工完成,這種勞動密集型工作并不能保證產(chǎn)品的一致性評價。針對織物瑕疵檢測方法中存在的問題,本文以機器學習和計算機視覺為基礎,提出一種基于深度學習的織物瑕疵小目標檢測技術,實現(xiàn)對織物瑕疵的實時檢測和準確定位,能有效提高織物瑕疵的檢測精度和效率。本文的主要工作包含以下幾點:(1)搭建圖像采集平臺,實時采集織物瑕疵圖像,并對采集到的圖像預處理操作,構建織物瑕疵數(shù)據(jù)集。(2)針對SSD模型和DSSD模型在目標檢測應用中的弊端,對兩種網(wǎng)絡做出改進,并提出一種基于深度學習的多尺度特征融合MFDSSD(Multi-scale Fusion Deconvolutional Single Shot Detector,MFDSSD)織物瑕疵小目標檢測方法。將多層特征提取和融合策略集成到MFDSSD網(wǎng)絡中,并對SSD網(wǎng)絡的先驗框進行優(yōu)化,提升模型對小尺寸瑕疵的檢測能力。對網(wǎng)絡進行訓練和...

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究進展
        1.2.1 織物瑕疵視覺檢測算法介紹
        1.2.2 常用織物瑕疵視覺檢測方法對比
        1.2.3 深度學習在目標檢測中的應用
    1.3 論文的研究內(nèi)容與結構安排
第二章 織物瑕疵的圖像識別理論基礎
    2.1 常見織物疵點及紋理描述
        2.1.1 常見織物疵點
        2.1.2 織物紋理
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本組成
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡深層架構的起源
    2.3 常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構
        2.3.1 AlexNet網(wǎng)絡
        2.3.2 VGG網(wǎng)絡
        2.3.3 GoogLeNet網(wǎng)絡
        2.3.4 ResNet網(wǎng)絡
    2.4 深度學習目標檢測算法
        2.4.1 二階段目標檢測算法
        2.4.2 一階段目標檢測算法
    2.5 本章小結
第三章 織物瑕疵數(shù)據(jù)獲取及預處理
    3.1 瑕疵圖像數(shù)據(jù)集
    3.2 織物瑕疵獲取
        3.2.1 光源配置
        3.2.2 相機選型
        3.2.3 鏡頭選型
    3.3 數(shù)據(jù)集預處理
        3.3.1 直方圖均衡化
        3.3.2 濾波降噪
        3.3.3 數(shù)據(jù)增強
    3.4 本章小結
第四章 織物瑕疵檢測的MFDSSD算法
    4.1 SSD檢測算法
    4.2 SSD算法的局限性
    4.3 SSD瑕疵檢測模型的改進
        4.3.1 DSSD目標檢測算法
        4.3.2 MFDSSD網(wǎng)絡模型建立
        4.3.3 MFDSSD網(wǎng)絡多元信息提取
        4.3.4 MFDSSD網(wǎng)絡的融合模塊
    4.4 MFDSSD網(wǎng)絡的優(yōu)化算法
        4.4.1 BN(Batch Normalization)
        4.4.2 Adam算法
        4.4.3 先驗框調整
    4.5 MFDSSD網(wǎng)絡訓練與測試
        4.5.1 模型訓練
        4.5.2 模型測試
    4.6 本章小結
第五章 織物瑕疵檢測實驗及應用
    5.1 實驗環(huán)境設置
    5.2 瑕疵性能評價指標
    5.3 實驗準備
        5.3.1 數(shù)據(jù)集標注
        5.3.2 參數(shù)初始化
        5.3.3 實驗數(shù)據(jù)分布
    5.4 不同先驗框比例的MFDSSD實驗性能分析
    5.5 不同模型對織物瑕疵的檢測結果分析
        5.5.1 定性分析
        5.5.2 定量分析
    5.6 織物瑕疵檢測系統(tǒng)
        5.6.1 系統(tǒng)需求
        5.6.2 用戶程序界面設計
    5.7 本章小結
總結與展望
參考文獻
攻讀學位期間獲得的科研成果
致謝



本文編號：3771778