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基于强化学习和循环注意力模型的复杂光照织物缺陷检测算法研究
【摘 要】
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纺织业中,质量控制问题对于纺织企业的利润具有巨大的影响。视觉系统中光源的强度、亮度会随着使用的时间而呈现出不同程度的衰减。传统的织物缺陷检测算法针对的对象是正常光照条件下的某种特定织物。当织物种类或光照强度变化时,算法的准确率会大幅度下降。卷积神经网络提取到的特征虽然具有通用性和极强的鲁棒性,但是经过实验研究发现,对于复杂光照条件下的织物缺陷检测而言,该模型的识别率不高。循环注意力模型对光照变化和
【出 处】
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湖北工业大学
【发表日期】
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2019年01期
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