SSD深度学习在织物瑕疵检测中的应用

"基于SSD的织物瑕疵检测的研究旨在利用深度学习技术，特别是SSD（Single Shot Multibox Detector）网络，提升织物瑕疵的自动检测和分类能力。该研究通过创建一个包含织物瑕疵的图像数据集，并运用图像处理方法减少背景纹理的干扰，然后在SSD模型上进行训练和参数调整，最终构建了一个能够识别油污、松停车痕、紧停车痕和错花等四种常见织物瑕疵的模型，平均准确率达到80%。这一成果对于提升纺织行业的自动化水平和产品质量具有重要意义。 文章指出，中国纺织业在全球市场占有重要地位，织物瑕疵对产品质量的影响不容忽视。传统的手工检测方法效率低下，易出现误检和漏检。而现有的智能化验布系统虽然有所进步，但在瑕疵检测的准确性和效率上仍有提升空间。因此，研究团队引入深度学习的SSD网络，它是一种高效的目标检测模型，能够在保持较高检测精度的同时，提供更快的检测速度，特别适用于实时的织物生产线环境。 研究流程主要包括以下步骤：首先，从布料厂获取织物图像并建立数据集，接着应用双边滤波等图像预处理技术增强图像质量，这有助于提高模型的训练精度。之后，数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、测试集和验证集，以确保模型的泛化能力。经过训练和参数优化，模型最终达到80%的平均准确率，能有效地识别和分类四种类型的织物瑕疵。 这项研究的贡献在于提供了一种基于SSD的织物瑕疵检测解决方案，不仅提高了检测效率，降低了人工成本，而且为纺织工业的自动化和智能化发展提供了新的技术手段。未来，这种技术有望进一步优化，以适应更多种类的织物瑕疵检测，为纺织业的质量控制带来更大的帮助。"