典型文献
基于两层次低秩分解的无监督织物疵点检测方法
文献摘要：
针对面料疵点检测算法泛化性差、无法适应面料种类动态变化的生产实际问题,提出了一种基于两层次低秩分解的无监督织物疵点检测方法.设计两层次低秩分解模型,并通过交替方向乘子算法对其进行求解,实现疵点与背景、噪声的解耦分离.设计基于疵点邻域图像隶属度相似性的深度聚类网络,提高疵点的定位精度.利用具有层次的训练方式,缓解网络难拟合复杂数据的问题,并提高疵点类别辨识的准确率.研究结果表明,使用基于两层次低秩分解的无监督织物疵点检测方法在格纹数据上训练模型,对格纹织物疵点的检测精度能达到81.5％,对平纹、点型和星型纹理织物疵点的检测精度也能分别达到86.1％、91.7％和95.2％.
文献关键词：
织物疵点检测;无监督目标检测;两层次低秩分解;层次聚类;深度聚类
中图分类号：
作者姓名：
邓智超;邓开连;张磊;刘肖燕;燕帅
作者机构：
东华大学信息科学与技术学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]邓智超;邓开连;张磊;刘肖燕;燕帅-.基于两层次低秩分解的无监督织物疵点检测方法)[J].东华大学学报（自然科学版）,2022(05):16-24
A类：
两层次低秩分解,无监督目标检测
B类：
织物疵点检测,面料疵点,检测算法,泛化性,生产实际,分解模型,交替方向乘子算法,解耦,邻域,隶属度,深度聚类,聚类网络,定位精度,训练方式,复杂数据,训练模型,纹织,检测精度,平纹,星型,层次聚类
AB值：
0.176455
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
