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基于注意力机制改进的YOLOv7服装缝线疵点检测方法
1
作者 束方盛 徐增波 鲍禹辰 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第1期107-115,共9页
针对目前肉眼检测服装缝线疵点效率低下、成本较高、准确率不高、容易出现漏检和误检等问题,文章利用深度学习的方式对服装缝线疵点进行实时检测,构建了一个服装缝线疵点检测的数据集,包含了常见的服装缝线疵点类型,提出了一种基于注意... 针对目前肉眼检测服装缝线疵点效率低下、成本较高、准确率不高、容易出现漏检和误检等问题,文章利用深度学习的方式对服装缝线疵点进行实时检测,构建了一个服装缝线疵点检测的数据集,包含了常见的服装缝线疵点类型,提出了一种基于注意力机制的YOLOv7算法SK-YOLOv7,在YOLOv7的骨干网络添加3个SK模块,以增强主干网络的特征提取能力,并引入CBAM-YOLOv7和SE-YOLOv7算法进行对比实验。实验结果表明:SK-YOLOv7具有较高的查准率及查全率,平均检测精度也有所提高。SK-YOLOv7相较于CBAM-YOLOv7和SE-YOLOv7在缝线检测上表现更好。文章对数据集采用不同的标记方式进行对比测试,发现对疵点区域进行一次标记的方法会导致特征大量丢失,而对疵点区域内进行分块标记的方法表现出了更好的检测效果。综合实验结果得出,基于注意力机制改进的YOLOv7服装缝线疵点检测方法是可行的,可以较好地推动纺织服装检测行业的发展进步。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv7 注意力机制 深度学习 服装缝线 疵点检测
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基于改进YOLOv4-Tiny的缝纫线迹 质量检测方法 被引量：2
2
作者 马创佳 齐立哲 +2 位作者 高晓飞 王子恒 孙云权 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期181-188,共8页
针对人工检测缝纫线迹质量效率低下、当前算法在缝纫线迹质量检测应用上难以检测与面料颜色相近的线迹以及易受面料褶皱、光照变化等因素干扰的问题,提出一种改进的YOLOv4-Tiny目标检测模型,实现缝纫线迹针脚点的识别和定位,进而实现质... 针对人工检测缝纫线迹质量效率低下、当前算法在缝纫线迹质量检测应用上难以检测与面料颜色相近的线迹以及易受面料褶皱、光照变化等因素干扰的问题,提出一种改进的YOLOv4-Tiny目标检测模型,实现缝纫线迹针脚点的识别和定位,进而实现质量检测。首先在YOLOv4-Tiny中引入用SoftPool改进的卷积注意力机制,加强网络对线迹特征的注意;然后在YOLO检测头前引入由SoftPool组成的Soft-SPPF模块,实现模型在检测中对多尺度特征的利用;最后,利用改进后的算法输出针脚点的数量和坐标信息,计算线迹针脚点的密度和均匀度。实验结果表明:在自建数据集上,所提算法的平均精度达到85.50%,检测时间为15.9 ms,相比原算法和常用的目标检测模型更适用于缝纫线迹检测,且该方法计算所得的线迹密度结果与人工检测的差值在0.6针/(10 cm)内,均匀度计算结果相近,满足实际检测精度要求。 展开更多
关键词 缝纫线迹 质量检测 YOLOv4-Tiny 卷积注意力机制 快速空间金字塔池化 服装质量
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基于反向P-M扩散分割的缝线断线检测
3
作者 贺振东 崔良建 +2 位作者 刘洁 赵素娜 葛世举 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第19期297-302,共6页
目的实现面粉袋缝线断线自动化检测。方法设计反向P–M扩散分割的缝线断线检测方法。首先采集缝线图像,并进行灰度开运算,以消除复杂背景及面粉袋两边端线的干扰。针对现场光照变化、反射不均、面粉噪声等环境因素对缝线提取的影响,对... 目的实现面粉袋缝线断线自动化检测。方法设计反向P–M扩散分割的缝线断线检测方法。首先采集缝线图像,并进行灰度开运算,以消除复杂背景及面粉袋两边端线的干扰。针对现场光照变化、反射不均、面粉噪声等环境因素对缝线提取的影响,对面粉袋表面与缝线的灰度特征、梯度特征进行分析,设计反向P–M扩散因子,先将图像进行反向P–M扩散,将扩散后的图像与开运算处理后的图像进行差分处理,从而抑制复杂背景纹理,增强缝线与面粉袋的区分度,将阈值分割出的缝线与面粉袋顶端缝边长度进行对比,判断缝线是否断线。结果实验结果表明,利用该算法进行缝线检测实验,断线检测准确率达到96%,每张缝线图片处理时间只需120 ms。结论基于反向P–M扩散分割的缝线断线检测方法是一种无接触缝线断线检测新方法,具有准确率高、速度快等优点,满足面粉生产企业断线自动化检测的要求。 展开更多
关键词 灰度开运算 反向P–M扩散 阈值分割 缝线检测
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基于机器视觉的缝编机断经检测系统研发
4
作者 朱鹏 倪俊芳 《现代纺织技术》 2018年第3期93-96,共4页
缝编机工作时,氨纶丝纤细透明一旦断经,未能按时报警停车,就会织出废品。而传统人工目检和机电断经检测系统费时费力,且易产生误判。基于Windows和C++平台开发了机器视觉检测系统,采用摄像机间隔拍摄经编图片,通过视觉算法对采集图片处... 缝编机工作时,氨纶丝纤细透明一旦断经,未能按时报警停车,就会织出废品。而传统人工目检和机电断经检测系统费时费力,且易产生误判。基于Windows和C++平台开发了机器视觉检测系统,采用摄像机间隔拍摄经编图片,通过视觉算法对采集图片处理分析,判断断经与否,并通过USB-4761通信口通断控制缝编机的启停。实际应用表明该系统对于断经判定的稳定性得到提高,报警率达到100%。 展开更多
关键词 缝编 经丝 视觉检测 C++
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云边协同的服装缝纫质量智能检测系统设计与应用
5
作者 刘冰 徐丙顺 刘莹 《丝网印刷》 2024年第7期40-42,共3页
缝纫线迹是衡量服装生产质量的重要指标,目前只能依靠人工检测完成。开展云边协同的服装面料缝纫线迹检测管理系统架构设计,研究基于深度学习算法的缝纫线迹质量智能检测技术,为服装生产智能工厂奠定技术基础。
关键词 云边协同 机器视觉 缝纫线迹 智能检测系统
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基于特征融合与Transformer模型的声音事件定位与检测算法研究
6
作者 濮子俊 张寿明 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第6期1097-1105,共9页
针对多通道环境声音检测问题,提出了一种引入Transformer结构的特征融合网络模型TBCF-MTNN。该网络模型以对数梅尔谱和广义互相关谱作为输入,首先通过CNN和GRU获取谱的局部特征以及时间上下文关系特征,之后将2种特征图通过Cross-stitch... 针对多通道环境声音检测问题,提出了一种引入Transformer结构的特征融合网络模型TBCF-MTNN。该网络模型以对数梅尔谱和广义互相关谱作为输入,首先通过CNN和GRU获取谱的局部特征以及时间上下文关系特征,之后将2种特征图通过Cross-stitch模块进行融合,有效解决了传统网络中多特征信息无法共享的问题;然后,将融合后的特征图送入Transformer进行特征的再次采集;最终,通过全链接层输出分类和定位结果。在TAU-NIGENS 2020数据集上的实验结果表明,所提出的TBCF-MTNN网络在声音检测任务中的分类错误率能够减小至0.26;在声源定位任务中与Baseline相比较其定位误差减小至4.7°;通过和Baseline、FPN、EIN等模型相比较,结果表明所提网络具有更优的识别检测效果。 展开更多
关键词 声音事件定位与检测 深度学习 Transformer模型 CROSS-stitch 特征融合
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基于自适应分割与直线拟合的芯片连接器针脚缺陷检测算法
7
作者 杜媛 《系统仿真技术》 2016年第3期212-217,共6页
为了解决当前连接器针脚检查算法在复杂环境下处理针脚弯曲缺陷时存在的目标漏检问题,本文提出了基于自适应分割与直线拟合的电子芯片缺陷检测算法。首先,采用自适应分割对图像进行目标与背景分离,再根据针脚连续分布特征,完成针脚区域... 为了解决当前连接器针脚检查算法在复杂环境下处理针脚弯曲缺陷时存在的目标漏检问题,本文提出了基于自适应分割与直线拟合的电子芯片缺陷检测算法。首先,采用自适应分割对图像进行目标与背景分离,再根据针脚连续分布特征,完成针脚区域定位,提取其感兴趣区域,通过定义分割阈值,实现对所有针脚图像分割。然后提取针脚中心点序列,构建直线拟合方程,计算每个针脚与方程的像素偏离值,训练出标准值,完成针脚弯曲不良检测。实验测试结果显示:与当前连接器针脚检测技术相比,在面对针脚微小弯曲缺陷时,本文算法拥有更高的不良检出率。 展开更多
关键词 针脚缺陷检测 自适应分割 直线拟合 区域定位 中心点序列
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