典型文献
基于Mask R-CNN深度学习的羊绒羊毛纤维识别技术
文献摘要：
为提高羊绒羊毛纤维定量的自动化程度,引入基于掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)深度学习技术,对通过光学显微镜采集的图片进行图片处理、算法模型优化,以及学习和训练,建立起山羊绒和绵羊毛的自动识别模型.采用测试集对所建立的模型进行了验证测试,结果表明,对山羊绒和绵羊毛纤维的自动识别正确率达到95％ 以上,证实了所建立的识别技术的可行性.
文献关键词：
山羊绒;绵羊毛;图像处理;深度学习;Mask R-CNN
中图分类号：
作者姓名：
从明芳;李子印;卢鸯;韩高锋;谢凌佳;王启真
作者机构：
浙江省轻工业品质量检验研究院,杭州 310018;中国计量大学光学与电子科技学院,杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]从明芳;李子印;卢鸯;韩高锋;谢凌佳;王启真-.基于Mask R-CNN深度学习的羊绒羊毛纤维识别技术)[J].现代纺织技术,2022(02):36-40,47
A类：
B类：
Mask,羊毛纤维,掩模,区域卷积神经网络,深度学习技术,光学显微镜,图片处理,算法模型,模型优化,山羊绒,绵羊毛,自动识别,识别模型,测试集,验证测试
AB值：
0.224692
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