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基于残差结构的棉花异性纤维检测算法

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针对棉花中异性纤维检测精度低、异性纤维隐藏或边角位置不易识别等原因导致检测效果不佳的问题,提出一种基于残差结构的棉花异性纤维检测算法.首先,针对异性纤维检测目标,提出一种棉花异性纤维在线检测方案;其次,针对异性纤维颜色、纹理、位置等特征,构建深浅层混合数据集;在此基础上设计了残差结构的异性纤维检测网络模型算法,解决了现有检测算法精度低、异性纤维隐藏或边角位置的问题;最后,将该算法与传统经典算法对比实验.结果表明:在深浅层混合数据集下,与经典算法对比,该算法具有较高的准确性和实时性,其平均检测准确率达到88.48％,1张图像的检测速度为0.019 s,满足工业现场实时检测需求,为棉花中异性纤维检测提供了一种新方法.
Cotton foreign fibers detection algorithm based on residual structure

foreign fiber detectioncottonattention mechanismresidual structuredepth wise separable convolutionnetwork model

师红宇、位营杰、管声启、李怡

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西安工程大学 计算机科学学院,陕西 西安 710048

西安工程大学 机电工程学院,陕西 西安 710048

异性纤维检测 棉花 注意力机制 残差结构 深度可分离卷积 网络模型

陕西省重点研发计划西安市科技创新人才服务企业项目

2022GY-0582020KJRC0022

2023

10.13475/j.fzxb.20220702801

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(12)
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