基于Cascade R-CNN改进的花色布匹瑕疵智能识别方法

摘要：

花色布匹在生产的过程中,其相比于单色布匹的生产需要引入更多的加工工序,比如印花、后整理等工序,经常导致花色布匹产生更多的瑕疵类别.为了实现花色布匹瑕疵的智能识别与检测,文章给出一种基于Cascade R-CNN改进的花色布匹瑕疵智能识别与检测方法,实验结果表明,相比同类算法,文章提出的方法在花色布匹瑕疵数据集上识别的准确率提升了2.39％,mAP评估指标提高了3.83％的显著效果.

关键词：花色布匹瑕疵、目标识别、缺陷检测、深度学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：4

分类号：TP391.41;TS107(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：20-24