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题名基于改进RefineDet的织物疵点检测
被引量：1
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作者
阮梦玉
李敏
何儒汉
姚迅
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机构
武汉纺织大学计算机与人工智能学院
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出处
《现代纺织技术》
北大核心
2022年第5期12-20,共9页
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基金
湖北省教育厅科技项目(D20161605)。
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文摘
为了实现织物疵点的自动检测与分类,提出了一种基于改进RefineDet的疵点检测方法。首先,将VGG16改为全卷积网络对织物图像特征进行提取;其次,为了获取疵点重要的特征并抑制不必要的特征,在Anchor细化模块(Anchor refinement module,ARM)中加入了注意力机制;为了提高网络的分类性能,在传输连接块(Transfer connection block,TCB)中加入了SE模块(Squeeze and excitation,SE);最后,目标检测模块(Object detection module,ODM)将检测的结果回归到准确的目标位置,并预测疵点的类别,对疵点进行定位。结果表明:本文算法对孔、污渍、纱疵和线状4种类别织物图像的均值平均精度mAP达到了79.7%,比传统RefineDet检测方法均值平均精度提高了5.0%,具有良好的分类和定位效果。
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关键词
深度学习
疵点检测
RefineDet
VGG16
注意力机制
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Keywords
deep learning
defect detection
RefineDet
VGG16
attention mechanism
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分类号
TS101.9
[轻工技术与工程—纺织工程]
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