典型文献
基于深度学习与树莓派的织品瑕疵检测方法
文献摘要：
在纺织物瑕疵检测中,传统人工检测方法存在误检率高、检测成本高、检测效率低等不足.为此设计一种基于树莓派与深度神经网络的纺织物瑕疵检测系统.其软件部分是将YOLOv3算法用于瑕疵缺陷检测,硬件部分采用摄像头结合树莓派进行实时检测.结果表明:所设计系统的瑕疵检测准确率达83％.
文献关键词：
树莓派;YOLOv3;深度学习;纺织物缺陷检测
中图分类号：
作者姓名：
曾永恒;张鹏飞;郭龙龙;臧绍飞
作者机构：
河南科技大学信息工程学院,河南 洛阳 471023
文献出处：
引用格式：
[1]曾永恒;张鹏飞;郭龙龙;臧绍飞-.基于深度学习与树莓派的织品瑕疵检测方法)[J].山西电子技术,2022(06):19-20,26
A类：
纺织物缺陷检测
B类：
树莓派,织品,瑕疵检测,传统人工,误检率,检测效率,深度神经网络,软件部分,YOLOv3,硬件部分,摄像头,实时检测,设计系统,检测准确率
AB值：
0.241554
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