【摘 要】
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为解决色织物缺陷检测时传统人工的误检率、漏检率较高问题,给出一种应用生成对抗网络(GAN,generative adversarial net)和Faster R-CNN相结合的缺陷识别算法.针对织物图像采
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61301276);陕西省重点研发计划(2017GY-003);陕西省高校科协青年人才托举计划项目(20180115)
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为解决色织物缺陷检测时传统人工的误检率、漏检率较高问题,给出一种应用生成对抗网络(GAN,generative adversarial net)和Faster R-CNN相结合的缺陷识别算法.针对织物图像采集过程中存在缺陷样本分布不均,现有色织物缺陷样本多样性贫乏,先对缺陷织物进行GAN训练,生成与缺陷样本相似的织物图像来扩充样本;再根据候选框生成算法提取缺陷位置,深度卷积神经网络学习其区域和边缘特征;最后,利用Softmax分类器对织物缺陷进行分类,非极大值抑制算法调整优化缺陷位置.实验结果表明,应用GAN和Faster R-CNN的缺陷识别算法,可提高色织物图像库中的缺陷图像检测效率,并能准确获取缺陷位置和类别.
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