摘要：本發明的公開了一種基于卷積神經網絡的色織物疵點檢測方法，本發明中使用的方法總共分為兩個階段：訓練階段和檢測階段。訓練階段是首先建立色織物疵點圖像庫，對圖像進行預處理，削弱噪聲和圖像紋理的影響，再將圖像及圖像標簽打包起來，然后建立建立基于AlexNet卷積神經網絡的色織物疵點檢測模型，包括圖像卷積，池化，批歸一化，全連接等一系列操作，提取出圖像中疵點特征，改進網絡模型的卷積核數目，層數，網絡結構等，使得所建的卷積神經網絡模型對測試圖片預測的準確率進一步提高。使用深度學習的方法，建立卷積神經網絡模型對色織物圖像疵點進行檢測，與傳統方法相比，檢測結果更加準確，可以更高效的實現色織物疵點的檢測。

公開號：CN107169956B

公開日：2020.02.14

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