面向织物疵点检测的缺陷重构方法

Defect reconstruction algorithm for fabric defect detection

付晗 ¹胡峰 ¹龚杰 ¹余联庆¹

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作者信息

1. 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
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摘要

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.

关键词

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

Key words

defect detection/generative adversarial neural network/defect reconstruction/loss function/self attention mechanism/fabric quality

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基金项目

湖北省数字化纺织装备重点实验室开放基金(DTL2021006)

出版年

2023

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

被引量2

参考文献量2

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