融合改进vgg16模型与SVM的抓毛织物检测方法

被引：2

作者：

金守峰 ^{[1
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尤佳欣 ^{[1
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侯一泽 ^{[1
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]}

机构：

[1] 西安工程大学机电工程学院

[2] 西安工程大学西安市现代智能纺织装备重点实验室

来源：

毛纺科技 | 2022年 / 09期

关键词：

抓毛织物; 机器视觉; 卷积神经网络; 支持向量机; 可视化;

D O I：

10.19333/j.mfkj.20210906605

中图分类号：

TP391.41 []; TS137 [毛纺织品的标准与检验];

学科分类号：

080203 ; 082101 ;

摘要：

针对抓毛织物检测准确率低的问题，提出一种融合改进vgg16模型与SVM的抓毛织物检测方法。先对抓毛织物图像进行主成分分析、奇异值分解预处理操作，通过数据增强得到扩充后的数据样本，在扩充后的抓毛织物图像输入改进的vgg16卷积神经网络模型，利用卷积神经网络自动获取抓毛织物样本的特征，将获取的抓毛织物输入支持向量机分类器中对抓毛织物进行分类。实验结果表明：融合改进vgg16模型与SVM的抓毛织物检测方法在样本测试集平均识别准确率为99.96%,通过对比预处理前后的4类抓毛织物图像以及对抓毛织物特征可视化结果表明，图像预处理提高了模型的鲁棒性和泛化能力，随着卷积层数的增加能够获得具有分辨力较高的抓毛织物表面特征。

引用

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