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针对织物疵点自动检测的问题,选用破洞、稀纬、断经、结头、棉球、沾色、带纱等7种织物疵点类型,运用决策树、随机森林、支持向量机算法来对疵点数据训练,建立分类模型。选择了不同纹理和疵点类型共计4 000幅织物图像作为训练和测试对象,交叉验证结果表明,随机森林模型效果最佳,模型准确率达97.92%。
基于机器学习的织物疵点检测
【摘 要】
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针对织物疵点自动检测的问题,选用破洞、稀纬、断经、结头、棉球、沾色、带纱等7种织物疵点类型,运用决策树、随机森林、支持向量机算法来对疵点数据训练,建立分类模型。选择了不同纹理和疵点类型共计4 000幅织物图像作为训练和测试对象,交叉验证结果表明,随机森林模型效果最佳,模型准确率达97.92%。
【机 构】
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西安工程大学纺织科学与工程学院,西安工程大学功能性纺织材料及制品教育部重点实验室
【出 处】
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纺织科技进展
【发表日期】
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2020年10期
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划资助项目(201910709012),陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JQ-182)
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