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面向织物疵点检测的缺陷重构方法

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为解决复杂图案织物疵点检测精度不足的问题,通过将疵点视为对织物纹理的破坏,利用生成对抗神经网络对疵点图像进行重构,使其恢复成正常织物纹理的图像,然后将重构图像与缺陷图像进行求异计算,对求异结果进行图像分割,实现疵点检测目的.同时引入自注意力机制、L1 损失函数和改进的结构损失函数用于改进生成对抗神经网络结构及其损失函数,用以分析并解决疵点图像重构精度差和网络处理图像细节能力的不足.最后采用本文方法与无监督缺陷检测算法(ReNet-D)和SDDM-PS 2 种方法对5 种不同复杂图案织物疵点进行实验对比,结果表明本文方法检测精度更高.
Defect reconstruction algorithm for fabric defect detection

defect detectiongenerative adversarial neural networkdefect reconstructionloss functionself attention mechanismfabric quality

付晗、胡峰、龚杰、余联庆

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武汉纺织大学 机械工程与自动化学院,湖北 武汉 430074

武汉纺织大学 湖北省数字化纺织装备重点实验室,湖北 武汉 430074

疵点检测 生成对抗神经网络 缺陷重构 损失函数 自注意力机制 织物质量

湖北省数字化纺织装备重点实验室开放基金

DTL2021006

2023

10.13475/j.fzxb.20220405401

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2023.44(7)
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