針對(duì)大多數(shù)評(píng)價(jià)織物縫紉平整度等級(jí)方法對(duì)實(shí)驗(yàn)條件均有較高的要求,且織物種類及環(huán)境等因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果均有較大影響的現(xiàn)狀,提出利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析織物縫紉平整度等級(jí)的方法,以提高等級(jí)分類的準(zhǔn)確率和效率。設(shè)計(jì)了一個(gè)基于殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的織物縫紉平整度客觀評(píng)價(jià)模型,該模型以1 000個(gè)普通織物的縫紉圖像作為訓(xùn)練樣本輸入,得到縫紉平整度的分類結(jié)果,所選織物包含10種常見(jiàn)服裝面料品類(塔夫綢、塔斯隆、雪紡、順紆縐、尼絲紡、麂皮絨、天絲斜紋、真絲緞面、平布、交織綢)。研究結(jié)果表明:經(jīng)200個(gè)測(cè)試集樣本的驗(yàn)證,該模型的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確率達(dá)96%,與智能化評(píng)價(jià)以及建立預(yù)測(cè)模型方法相比,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析織物縫紉平整度等級(jí)的方法,具有較好的準(zhǔn)確率,且具備獲取樣本圖像流程簡(jiǎn)單、效率高的優(yōu)勢(shì)。

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【文章目錄】：
1 織物縫紉圖像數(shù)據(jù)集采集與預(yù)處理
    1.1 圖像采集
    1.2 標(biāo)簽制作
2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
3 實(shí)驗(yàn)部分
    3.1 預(yù)處理
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.3 與其他分類方法的結(jié)果比較
4 結(jié) 論



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