【摘要】：色織襯衫花型美觀大方,是我國出口創(chuàng)匯能力最強(qiáng)的服裝產(chǎn)品之一,每年為國家創(chuàng)匯60億美元以上。但是,隨著定制化和小批量市場需求的增長,大批量生產(chǎn)、小批量生產(chǎn)及定制化生產(chǎn)之間任意切換的柔性制造技術(shù)成為色織襯衫企業(yè)亟需解決的重大問題。其中,色織襯衫裁片缺陷自動檢測是色織襯衫生產(chǎn)過程柔性制造問題的重要組成部分。色織襯衫裁片的缺陷嚴(yán)重影響色織襯衫的質(zhì)量,但是目前尚缺少有效的裁片缺陷檢測方法。本文利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行色織襯衫裁片缺陷檢測算法的研究。利用經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet和GoogLeNet進(jìn)行了色織襯衫裁片花型分類預(yù)實(shí)驗(yàn),證明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取花型特征的有效性,在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步展開基于RetinaNet、Faster RCNN和YOLOv2的色織襯衫裁片缺陷檢測算法模型。本文首先建立了一個(gè)大規(guī)模的色織襯衫裁片缺陷標(biāo)記圖像數(shù)據(jù)庫;其次,以此數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),構(gòu)建了基于RetinaNet、Faster RCNN和YOLOv2的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)色織襯衫裁片缺陷檢測的模型,從而進(jìn)行色織襯衫裁片缺陷檢測模型的訓(xùn)練和測試,最后,分別在GPU平臺和嵌入式平臺進(jìn)行色織襯衫裁片缺陷檢測模型的測試。研究內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:(1)針對傳統(tǒng)圖像特征工程和淺層機(jī)器學(xué)習(xí)方法對于色織襯衫裁片缺陷檢測誤檢率較高的問題,本文建立了基于RetinaNet的色織襯衫裁片缺陷檢測模型。該模型利用改進(jìn)的交叉熵?fù)p失函數(shù)Focal Loss,并融合了深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。(2)針對帶紗類缺陷檢測精度較低的問題,提出了一種基于Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)模型的色織襯衫裁片缺陷檢測算法。首先通過算法框架結(jié)合VGG16網(wǎng)絡(luò)模型對色織襯衫裁片缺陷的特征進(jìn)行提取,然后使用RPN區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測候選區(qū)域,最后對候選區(qū)域進(jìn)行檢測與分類,最終模型提高了對帶紗類缺陷的檢測精度。(3)針對RetinaNet與Faster RCNN模型的實(shí)時(shí)性相對較低的問題,提出了一種基于改進(jìn)的YOLOv2網(wǎng)絡(luò)的色織襯衫裁片缺陷檢測算法。該方法通過對初始模型的選擇,訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擴(kuò)增,訓(xùn)練批量和裁片尺度的選擇,特殊anchor box的生成,以及最終網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的調(diào)整,得到了一個(gè)適用于色織襯衫裁片缺陷檢測的優(yōu)化模型。該模型對色織襯衫裁片缺陷在檢測性能上顯著優(yōu)于RetinaNet與Faster RCNN,色織襯衫裁片缺陷檢測模型在GPU平臺上均可實(shí)現(xiàn)缺陷的訓(xùn)練和實(shí)時(shí)檢測,并將優(yōu)化的YOLOv2色織襯衫裁片缺陷檢測模型移植到NVIDIA JetsonTX2嵌入式AI硬件平臺上,也獲得了實(shí)時(shí)性較好的色織襯衫裁片缺陷檢測實(shí)驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證了色織襯衫裁片缺陷檢測深度學(xué)習(xí)模型終端部署的可行性。(4)對已完成的研究工作進(jìn)行總結(jié),并對未來的課題發(fā)展進(jìn)行展望。圖27幅,表15個(gè),參考文獻(xiàn)53篇。
【學(xué)位授予單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TS941.713;TP391.41;TP183
【圖文】：

出合并在一起構(gòu)成了下一層的輸入，具體來說先使用 1 1 卷積量子來進(jìn)行 3 3 和 5 5 的卷積操作，這樣尺寸不同的卷積核就可以提取不同這種 Inception 模型既能大大提升卷積提取特征的能力，又不會使計(jì)算而 GoogLeNet 就是由這種模型逐步構(gòu)建出來的。模型的特點(diǎn)是采用了、使用平均池化代替全連接層以及增加了兩個(gè)輔助 softmax 函數(shù)用于前避免梯度消失。同時(shí)，為了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，采用了 Hebbian 原理和多尺ogLeNet 在分類和檢測上都取得了不錯(cuò)的效果。最為關(guān)鍵的是，Googogle 團(tuán)隊(duì)并由其維護(hù)，其卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)易于工程化實(shí)現(xiàn)，適合于色織分類研究和后期的實(shí)用化推廣。該結(jié)構(gòu)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的卷積（ 5）、池化操作（3 3）堆疊在一起（卷積、池化后的尺寸相同，將通道相加了網(wǎng)絡(luò)的寬度，另一方面也增加了網(wǎng)絡(luò)對尺度的適應(yīng)性。網(wǎng)絡(luò)卷積層提取輸入的每一個(gè)細(xì)節(jié)信息，同時(shí) 5 5 的濾波器也能夠覆蓋大部分接還可以進(jìn)行一個(gè)池化操作，以減少空間大小，降低過度擬合。在這些層卷積層后都要做一個(gè) ReLU 操作，以增加網(wǎng)絡(luò)的非線性特征。

西安工程大學(xué)碩士學(xué)位論文積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的色織襯衫裁片花型分類深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型對色織物花型分類的有效性，分別對如圖型色織物以及 263 張條紋花型色織物進(jìn)行圖像采集。并對圖像理，每個(gè)花型圖像集合中隨機(jī)挑選出 75%用于訓(xùn)練，25%用于lexNet 與 GoogLeNet 的色織物花型分類模型，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提為了評價(jià)深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)劣，優(yōu)化訓(xùn)練迭代期和學(xué)習(xí)率參數(shù)模時(shí)間作為衡量基準(zhǔn)。其中，分類準(zhǔn)確率由準(zhǔn)確分類的待測色測色織物花型樣本總數(shù)之比得出，按照 2.1.1 節(jié)、2.1.2 節(jié)和，在模型的學(xué)習(xí)率固定為 0.01 的情況下，分別建立基于 Alt 網(wǎng)絡(luò)的織物花型分類模型，測試兩種模型在訓(xùn)練迭代分別為0，200 的準(zhǔn)確率和建模時(shí)間。

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本文編號：2720731