文件名称：基于Fisher准则的深层卷积神经网络织物疵点检测
文件大小：1.18MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 06:27:55
深层卷积神经网络 深度可分离卷积 Fisher准则约束 梯度算法 织物疵点分类
针对当前的算法无法满足具有周期性图案织物疵点分类检测，鉴于此，提出基于Fisher准则的深层卷积神经网络织物疵点检测算法.首先，利用深度可分离卷积设计小型的深层卷积神经网络（DCNN）；其次，对DCNN网络的Softmax增加Fisher准则约束，通过梯度算法更新整个网络参数，得到深层卷积神经网络（FDCNN）；最后，在TILDA和彩色格子数据集上分类率分别为98.14%和98.55%.实验结果表明：FDCNN模型既可以减小网络参数和降低运行时间，又可以提高织物疵点分类率.