1 天津工业大学机械工程学院, 天津 300387
2 天津市现代机电装备技术重点实验室, 天津 300387
3 北京大恒图像视觉有限公司, 北京 100085
采用深度学习方法对棉花中的异性纤维进行分类识别。首先建立异性纤维数据集,针对异性纤维尺寸和形状多样性的特点,采用基于Faster RCNN的目标识别框架,以RseNet-50代替原始的VGG16作为异性纤维分类模型的特征提取网络,并采用k-means++聚类算法对候选框生成尺寸进行改进;然后对模型进行训练,实现棉花中异性纤维的分类和定位。训练后的模型在验证集上的准确率达到94.24%,精度为98.16%,召回率为95.93%,精确率和召回率的调和平均数(F1分数)为0.970。对比改进前、后模型对异性纤维的识别效果,改进后的模型在小尺寸、大长宽比和密集出现的情况具有更好的识别效果,相对于原始模型,其准确率、精度、召回率和F1分数分别提高了3.21%、0.90%、2.51%和0.017。
图像处理 异性纤维 深度学习 目标识别 Faster RCNN k-means++ 激光与光电子学进展
2020, 57(12): 121007