摘要
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.
基金项目
陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JM5141)
陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK0334)
西安工程大学博士基金(BS1535)
西安市科技局创新引导项目(201805030YD8CG145)
NETL
NSTL
维普
万方数据