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基于深度学习的布匹疵点检测方法 被引量：12
1
作者 李宇 刘孔玲 黄湳菥 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2021年第4期98-103,共6页
为快速、准确检测布匹疵点,提出以深度学习目标检测框架YOLOv4为基础的布匹疵点检测方式,首先将5种常见疵点图像(吊经、百脚、结点、破洞、污渍)进行预处理,然后将图像输入到YOLOv4算法中进行分类。YOLOv4采用CSPDarknet53作为主干网络... 为快速、准确检测布匹疵点,提出以深度学习目标检测框架YOLOv4为基础的布匹疵点检测方式,首先将5种常见疵点图像(吊经、百脚、结点、破洞、污渍)进行预处理,然后将图像输入到YOLOv4算法中进行分类。YOLOv4采用CSPDarknet53作为主干网络提取疵点特征,SPP模块、FPN+PAN的方式作为Neck层进行深层疵点特征提取,预测层采用3种尺度预测方式,对不同大小的疵点进行检测。研究结果表明:经600个测试集样本的验证,该方法对疵点图像的检测准确率达95%,检测单张疵点图像的速率为33 ms。与SSD、Faster R-CNN、YOLOv3方法进行比较,采用YOLOv4方法准确率更高,速度更快。 展开更多
关键词 深度学习 布匹疵点检测 YOLOv4 CSPDarknet53 SPP
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融合高级语义特征的色纺织物图像快速检索 被引量：3
2
作者 谷迁 袁理 +1 位作者 杨亚莉 刘军平 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期89-94,共6页
为提高色纺织物图像检索系统的有效性与执行效率,建立了融合高级语义特征的色纺织物图像检索系统。该系统利用深度卷积神经网络对色纺织物图像的风格等高级语义特征进行提取,并融合图像的局部二值模式与方向梯度直方图等浅层纹理特征构... 为提高色纺织物图像检索系统的有效性与执行效率,建立了融合高级语义特征的色纺织物图像检索系统。该系统利用深度卷积神经网络对色纺织物图像的风格等高级语义特征进行提取,并融合图像的局部二值模式与方向梯度直方图等浅层纹理特征构建层次化检索系统。与此同时,采用二进制哈希编码对提取的高维特征向量进行降维。采用该系统对具有9种不同纹理风格的色纺织物样本图像进行检索,结果表明,该系统的Top-10查全率与平均准确率分别达到了97.37%和87.54%,具有理想的有效性与鲁棒性;相较于直接利用高级语义特征进行检索,提出的检索方法执行效率提升约750倍。 展开更多
关键词 色纺织物 图像检索 高级语义特征 二进制哈希码 层次化特征
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考虑界面性能的短切亚麻纤维增强复合材料弹性常数预测 被引量：1
3
作者 熊小双 张梓豪 +1 位作者 李巧敏 余联庆 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期202-209,共8页
天然纤维复合材料中纤维与基体间界面性能较差且波动性较大,将对复合材料最终力学性能产生显著影响。基于内聚力模型,建立单向短切亚麻纤维增强复合材料(SFFRC)有限元模型,获得不同界面刚度的单向SFFRC的弹性常数。通过层合板理论计算... 天然纤维复合材料中纤维与基体间界面性能较差且波动性较大,将对复合材料最终力学性能产生显著影响。基于内聚力模型,建立单向短切亚麻纤维增强复合材料(SFFRC)有限元模型,获得不同界面刚度的单向SFFRC的弹性常数。通过层合板理论计算纤维随机分布的SFFRC的弹性常数,发现计算结果与拉伸实验结果相吻合。在此基础上,研究了界面刚度K_(0)、纤维长径比ζ和纤维取向分布的形状因子λ对复合材料弹性常数的影响规律,并提出一种修正的混杂(ROM)公式来预测纤维随机分布的SFFRC的拉伸模量。结果表明,K_(0)的降低会同时导致复合材料的纵向拉伸模量E_(1)、横向拉伸模量E_(2)和纵向剪切模量G_(12)显著降低;随着ζ的增大,E_(1)、E_(2)和G_(12)逐渐增大;而λ的变化将导致纤维取向角变化,从而对E_(1)、E_(2)和G_(12)产生不同的影响。当K_(0)≤10 GPa/mm时,修正的ROM公式预测结果与拉伸实验结果相吻合,这说明修正的ROM公式能有效预测界面刚度较差的SFFRC的拉伸模量。 展开更多
关键词 短切麻纤维 复合材料 随机分布 界面刚度 弹性常数
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