基于深度学习的机织印花布疵点实时检测方法研究

为满足纺织业内机织印花布瑕疵检测的实时性需求,基于利用回归思想进行检测的单阶段算法模型YOLOv_(3)(you only look once version 3),提出一种改进的机织印花布疵点实时检测方法。通过优化骨干网络结构,引入可变形卷积,提高印花背景下模型的瑕疵特征提取能力;设计新的损失函数,提高瑕疵分类和定位的精准度;引入几何中位数剪枝算法,去除深层网络冗余参数,进一步提高系统检测速度。试验结果表明,改进算法的模型在测试集上准确率可达92.02%,检测精度显著提高,每张图片检测平均耗时22.61 ms,满足工厂的实时性要求。