基于改进SAE网络的织物疵点检测算法

景军锋; 党永强; 苏泽斌; 李鹏飞; 张宏伟

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基于改进SAE网络的织物疵点检测算法

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针对传统织物缺陷检测手工提取特征困难,疵点样本有限的问题,结合卷积自编码器(CAE),提出一种基于Fisher准则的栈式去噪自编码器算法(FSDAE)。首先从原始图像中截取若干小块图像,采用稀疏自编码器(SAE)训练,得到小块图像的稀疏性特征;其次利用该特征,初始化CAE网络参数,提取原始图像的低维特征;最后将该特征数据送入FSDAE网络进行疵点检测分类。分别对3类织物进行测试,实验结果表明,算法能够有效地提取织物图像的分类特征,且通过加入Fisher准则,提高了织物疵点的检测率。

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来源
《电子测量与仪器学报》 |2017年第8期|1321-1329|共9页
作者
景军锋; 党永强; 苏泽斌; 李鹏飞; 张宏伟;
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作者单位

西安工程大学电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
深度学习; 卷积自编码器; Fisher准则; 缺陷检测;

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