【摘 要】
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探讨一种基于卷积神经网络的织物起球等级客观评定的方法。首先采集精梳毛织物起球标准样照扫描图像并提取出圆形起球区域,运用傅里叶变换技术和频域滤波去除织物纹理分量,在
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(CUSF-DF-D-2018039)
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探讨一种基于卷积神经网络的织物起球等级客观评定的方法。首先采集精梳毛织物起球标准样照扫描图像并提取出圆形起球区域,运用傅里叶变换技术和频域滤波去除织物纹理分量,在此基础上,对圆形起球区域进行分割采样得到子样本并制作训练集和测试集。然后建立一个由3个卷积层和2个全连接层组成的卷积神经网络用于起球等级的客观评定。研究了子样本尺寸对评定准确率的影响。结果表明:子样本尺寸为600 pixel×600 pixel时,评定准确率可达98.5%。认为:使用卷积神经网络模型来评定织物起球等级是可行的,并且可以达
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