10.19665/j.issn1001-2400.2021.03.016
U型去噪卷积自编码器色织衬衫裁片缺陷检测
由于缺陷样本数量稀缺、缺陷种类不平衡、人工设计缺陷特征构造成本高且特征泛化能力差等实际因素,导致有监督机器学习模型难以解决色织衬衫裁片的缺陷检测问题.针对该问题,提出一种U型去噪卷积自编码器重构模型和残差分析的无监督色织衬衫裁片缺陷检测方法.首先,针对某种色织花型,使用无缺陷样本构造训练数据集;然后,建立并训练一种基于去噪U型深度卷积自编码器的重构修复模型;最后,在检测阶段,通过计算待测色织衬衫裁片图像与其重构图像之间的残差,即可快速检测和定位出缺陷区域.实验结果表明,该方法在不需要缺陷样本和缺陷标记的条件下,能有效地重构色织衬衫裁片的纹理花型,快速地检测和定位出多种色织衬衫花型的缺陷.
色织衬衫裁片、缺陷检测、无监督学习、卷积自编码器、U型网络
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TS107(纺织工业、染整工业)
国家自然科学基金;陕西省重点研发计划项目;陕西省重点研发计划项目;陕西省科技厅创新人才推进计划-青年科技新星项目;陕西省科技厅面上项目;创新基金
2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
123-130
