西安电子科技大学学报

2021, v.48(03) 123-130

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U型去噪卷积自编码器色织衬衫裁片缺陷检测
Yarn-dyed shirt piece defect detection based on an unsupervised reconstruction model of the U-shaped denoising convolutional auto-encoder

张宏伟;谭全露;陆帅;葛志强;徐健;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 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

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61803292);; 陕西省重点研发计划项目(2019ZDLGY01-08,2018GY-173);; 陕西省科技厅创新人才推进计划青年科技新星项目(2018KJXX-038);; 陕西省科技厅面上项目(2019JM-263);; 西安工程大学研究生创新基金项目(chx2020017)

作者(Author): 张宏伟;谭全露;陆帅;葛志强;徐健;

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DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2021.03.016

参考文献(References):

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