一种人工智能检测籽棉中异性纤维的方法

发布时间：2023-02-16 18:02

　　探讨基于卷积神经网络的Faster-RCNN深度学习方法,检测籽棉中异性纤维的检测技术。使用线扫描相机在LED照明条件下获取籽棉和异性纤维的图像,采用基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像。试验结果表明,Faster-RCNN处理方法对籽棉图像中异性纤维的检出率达到90%,相比传统的图像检测方法大幅度提高了检测率,特别是对传统方法难以识别的白色或浅色异性纤维,其检测率可以达到90%以上。认为:本文所采用的基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像在异纤检测应用上具有一定可行性。

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【文章目录】：
1 图像获取
    1.1 成像装置
    1.2 图像获取
2 基于深度学习的图像识别
    2.1 网络训练
    2.2 籽棉图像检测
3 试验结果及分析
    3.1 检测结果
    3.2 本文图像处理法与其他图像处理法结果对比
4 结语



本文编号：3744242