基于轻量级卷积神经网络的羊绒羊毛识别方法

羊绒、羊毛纤维的形态和物理化学性质十分相似,2种纤维表面鳞片的纹理有所不同,鉴别二者的传统方法显微镜人工鉴别存在速度慢、识别率不高、人力成本高等弊端。针对该问题,文章提出了一种基于轻量级卷积神经网络MobileNetV3_small模型的纤维识别方法。实验发现:纤维图像中的鳞片纹理模式复杂度有限,轻量级网络能够有效地提取纤维图像中的视觉特征,并根据特征较好地识别出纤维的类别,实验中5种不同的纤维测试集识别率超过97.1%。与其他卷积神经网络相比,轻量级模型MobileNetV3_small速度更快,识别5000个样本只需13 s,适合于纤维商检中的快速检测。