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基于BP神经网络的织物表面绒毛质量的检测方法

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为了对起毛工艺后的织物表面绒毛状态进行客观评定,提出了基于BP神经网络的织物表面绒毛质量的检测方法.以光切成像原理采集绒毛轮廓图像,利用自适应图像分割方法对绒毛区域进行分割,将得到的二值图像应用Freeman链码原理提取织物的上边缘轮廓坐标,以此作为BP神经网络的输入对BP神经网络进行训练,并将训练得到的2组权值根据BP神经网络的计算过程进行验证,提出应用激活函数和训练的权值相结合直接计算的方法.应用基于光切成像原理搭建的绒毛织物检测平台,对4种不同颜色和不同起毛工艺加工后的织物进行检测,准确率为93.02％;且权值的计算结果与网络实际计算结果相符合,因此可以直接利用网络训练的权值做矩阵运算,缩短实际检测的时间.
Method for detecting fluff quality of fabric surface based on BP neural network

金守峰、林强强、马秋瑞、张浩

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西安工程大学 机电工程学院, 陕西 西安 710048

西安工程大学 服装与艺术设计学院, 陕西 西安 710048

绒毛织物 机器视觉 BP神经网络 光切成像 起毛工艺

陕西省自然科学基础研究计划项目陕西省教育厅专项科研计划项目西安工程大学博士基金西安市科技局创新引导项目

2017JM514117JK0334BS1535201805030YD8CG145

2020

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2020.41(2)
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