基于深度学习的织物疵点检测研究进展

摘要：

为提高疵点检测的准确性和通用性,实现使用简洁而有效的形式对织物图像的特点和疵点的本质特征进行综合表达,首先,介绍了深度学习技术,对引入了深度学习的疵点检测方法进行综述,同时对深度学习与疵点检测的内在关系进行阐述;然后,分析总结了深度学习的概念及代表性的计算模型,并对引入深度学习的疵点检测方法进行归纳、总结和分类;最后,对典型的方法进行了分析,讨论了各种方法的优缺点,并对未来的研究趋势进行了展望.指出:随着深度学习的发展,探索更加通用的检测方法是推进深度学习在织物疵点检测领域应用的努力方向.

关键词：深度学习、疵点检测、纺织品、神经网络、图像分割、机器视觉

所属期刊栏目：44

分类号：TP181;TS101.9(自动化基础理论)

资助基金：中国高校产学研创新基金2020HYA02015

在线出版日期：2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：219-227