典型文献
基于MLP深度学习的纱网缺陷检测方法
文献摘要：
纱网的检测方式以红外光谱技术和传统图像识别技术为主,在灵敏度方面受到限制.根据MLP分类器对纱网进行深度学习,建立临时存储纱网检测区域的元组,抽取该元组内每张纱网的纹理特征进行学习.提取待检测的纱网特征,区分出纱网纹理和背景,判断纹理是否完整,同时对含有缺陷的纱网进行缺陷标注.经仿真验证,该方法提高了纱网的缺陷检测灵敏度和准确度.
文献关键词：
深度学习;缺陷检测;MLP分类器
中图分类号：
作者姓名：
贺子芙;刘春鹏;李亚萍
作者机构：
河南机电职业学院,河南郑州 451191
文献出处：
引用格式：
[1]贺子芙;刘春鹏;李亚萍-.基于MLP深度学习的纱网缺陷检测方法)[J].设备管理与维修,2022(17):124-125
A类：
B类：
MLP,缺陷检测方法,检测方式,红外光谱技术,图像识别技术,受到限制,分类器,临时存储,元组,每张,纹理特征,网特,分出,网纹,断纹,仿真验证,检测灵敏度
AB值：
0.457969
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