【摘 要】
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我国的纺织行业有着长久的发展历程,但是纺织检测技术的发展还是相对不足,仍具有很大的发展空间。当前纺织物的瑕疵检测一般通过人工检测、光电或电视法,但是随着该行业对产品质量要求的提高,这些方法已经难以满足其瑕疵检测需求。而采用工业CT进行检测的方法,可以实现对纺织物进行三维检测,也可以避免对纺织物造成损坏。另外可以通过快速扫描的方式对纺织物进行在线检测,从而实现智能化生产纺织物。而采用工业CT对纺织物
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我国的纺织行业有着长久的发展历程,但是纺织检测技术的发展还是相对不足,仍具有很大的发展空间。当前纺织物的瑕疵检测一般通过人工检测、光电或电视法,但是随着该行业对产品质量要求的提高,这些方法已经难以满足其瑕疵检测需求。而采用工业CT进行检测的方法,可以实现对纺织物进行三维检测,也可以避免对纺织物造成损坏。另外可以通过快速扫描的方式对纺织物进行在线检测,从而实现智能化生产纺织物。而采用工业CT对纺织物进行检测的过程中,对CT图像进行分割处理是中间非常重要的环节之一,可为后续的人工检测或自动检测纺织物瑕疵提供了重要的辅助手段。因此,本研究将以纬纱CT图像为研究对象,针对传统分割算法无法对纬纱CT图像中的丝状目标进行有效分割的问题,本文采用了目前新兴的深度学习方法进行图像分割。论文的主要工作有以下:(1)解决了缺乏高分割精度的纬纱CT图像语义分割数据集的问题。针对缺乏纬纱CT图像语义分割数据集的问题,本研究通过专家指导人工分割的方式自建了高分割精度的纬纱CT图像语义分割数据集,共计12套。(2)解决了传统分割算法无法对纬纱CT图像进行有效分割的问题。针对传统分割算法无法对本文数据集进行有效分割的问题,本文在卷积神经网络分割模型U-Net的基础上做了部分的改进,主要包括优化编码网络、优化解码网络和引入通道注意力机制;并且在Keras深度学习框架上实现了本文的分割算法。(3)通过实验先后探索了编码器模块、解码器模块、注意力模块以及损失函数模块对U-Net模型在本文数据集上的分割效果影响以及验证本文对U-Net中各模块的改进的有效性,同时也通过对比实验证明了本文改进后的U-Net分割性能的优越性,在本文测试集上的分割效果要远远超过传统图像分割算法,另外其效果也优于原始U-Net、Psp Net、Seg Net和Link Net。
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