傳統(tǒng)的圖像處理方法不能準(zhǔn)確地對環(huán)錠紡細(xì)紗機細(xì)紗斷頭進(jìn)行檢測,而經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型直接用于細(xì)紗斷頭的檢測其效果也不甚理想,針對這些問題,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DBYC分類模型,該模型包括改進(jìn)深度可分離卷積核、提出通道交換操作、添加局部響應(yīng)值歸一化層和使用Dropout層。最后,將模型部署在CPU處理器上。試驗結(jié)果表明,該模型具有更好的識別效果和更強的泛化能力。 

【文章來源】：天津紡織科技. 2020,(02)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

試驗裝置圖

常用的輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以ShuffleNet v2[5]為例，多用于語義分割場景，對于紗線這種小物體來說特征提取效果不甚理想，如果直接將ShuffleNet v2模型用于紗線的檢測，將會導(dǎo)致最終的分類結(jié)果十分不準(zhǔn)確，因此本文基于ShuffleNet v2模型提出一種分類模型DBYC模型，用于分類環(huán)錠紡細(xì)紗機紗線這種具有線性目標(biāo)以及一定空間結(jié)構(gòu)的圖像。DBYC模型的網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)見表1。它包含了Channel Ex change Improved Depthwise Separable Convolution（基于通道交換的改進(jìn)的深度可分離卷積，簡稱CEIDSConv-branch）卷積單元以及Downsampling（下采樣）單元。下采樣單元由一個Stride（步長）是2的標(biāo)準(zhǔn)卷積層和一個步長為1的最大池化層組成，它能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加更多的上下文信息，并且減少計算量。通過堆疊一些連續(xù)的CEIDSConv-branch卷積單元來構(gòu)建DBYC模型，它由Stage1-4和Classification Layer（分類層）5部分組成。圖3 斷頭檢測任務(wù)示意圖

斷頭檢測任務(wù)示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[7]一種新型針織用環(huán)錠紗[J]. 劉穎杰,楊昆.  針織工業(yè). 2010(11)
[8]紗線結(jié)構(gòu)對純棉針織物性能的影響[J]. 凌群民,宋麗娜.  針織工業(yè). 2010(03)
[9]緊密紡高支棉紗的經(jīng)編編織工藝探討[J]. 徐穎,蔣高明,繆旭紅.  針織工業(yè). 2008(06)

碩士論文
[1]細(xì)紗機紗線斷頭檢測軟件系統(tǒng)開發(fā)[D]. 王文遠(yuǎn).浙江理工大學(xué) 2018



本文編號：3279968