一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法[发明专利]
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专利内容由知识产权出版社提供
专利名称：一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法专利类型：发明专利
发明人：潘如如,孟朔,周建,高卫东申请号：CN202010486331.6申请日：20200601公开号：CN111709429A公开日：20200925
摘要：本发明属于机织物质量检测技术领域，涉及一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法。本发明提供一种基于卷积神经网络的机织物结构参数识别方法，可以同时检测识别织物经纬密、织物组织以及色织物色纱排列，是一种精确度高、鲁棒性强、品种适应性广的机织物结构参数识别方法。同时所提出的网络可分层提取不同的图像特征，使用的深度卷积网络可应用于各种复杂纹理和颜色的机织物，可同时检测各种结构参数包括织物经纬密、织物组织、色纱排列、配色模纹等，提升了机织物结构参数自动检测的效率和效果；本发明所提出的多任务多尺度卷积网络结构可以应用于其它领域中关联特征的目标定位识别问题。
申请人：江南大学
地址：214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号
国籍：CN
代理机构：大连理工大学专利中心
代理人：戴风友
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