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基于深度学习与树莓派的织品瑕疵检测方法 被引量：1
1
作者 曾永恒 张鹏飞 +1 位作者 郭龙龙 臧绍飞 《山西电子技术》 2022年第6期19-20,26,共3页
在纺织物瑕疵检测中,传统人工检测方法存在误检率高、检测成本高、检测效率低等不足。为此设计一种基于树莓派与深度神经网络的纺织物瑕疵检测系统。其软件部分是将YOLOv3算法用于瑕疵缺陷检测,硬件部分采用摄像头结合树莓派进行实时检... 在纺织物瑕疵检测中,传统人工检测方法存在误检率高、检测成本高、检测效率低等不足。为此设计一种基于树莓派与深度神经网络的纺织物瑕疵检测系统。其软件部分是将YOLOv3算法用于瑕疵缺陷检测,硬件部分采用摄像头结合树莓派进行实时检测。结果表明:所设计系统的瑕疵检测准确率达83%。 展开更多
关键词 树莓派 YOLOv3 深度学习 纺织物缺陷检测
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