基于“天河二號”的纖維測試系統(tǒng).pdf

1、在紡織行業(yè)中，隨著混紡纖維的的誕生，混紡比成為檢測紡織產(chǎn)品質(zhì)量的一個衡量標(biāo)準(zhǔn)。若利用傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行纖維識別，每根纖維都需要從顏色、形狀、紋路等多個方面人工提取十多種特征量用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別。人工的去選取特征，不僅需要很多經(jīng)驗和專業(yè)知識，而且要選取好的特征值需要多次實驗后才能確定是否有用，這將占用很多時間，費時且費時。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的caffe開源框架可以很好的解決這一問題，并且隨著超級計算事物在我國的蓬勃發(fā)展，若能借助“天河

2、二號”超級計算機的強大計算能力，將大大提高纖維測試系統(tǒng)的效率，并且可以降低成本，性價比極高。
　　本研究基于“天河二號”超級計算機，構(gòu)建了纖維識別測試系統(tǒng)，其中包括了對采集的纖維圖像進(jìn)行處理、構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練模型、基于訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)、基于MPI進(jìn)行纖維識別，具體內(nèi)容如下：
　　1.以羊絨羊毛為例通過顯微鏡提取纖維圖像，進(jìn)行預(yù)處理，得到二值化的纖維特征段，提取彩色的特征纖維段，基于仿射變換對其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，并提取圖片尺

3、寸長寬不等的纖維特征圖像。
　　2.根據(jù)研究對象纖維的特征，本文對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了修改，提出了新模型YhNet?；诖四Ｐ臀覀冇醚蚪q羊毛纖維圖像作為輸入訓(xùn)練出適合纖維識別的
　　caffemodel，用此model識別羊絨毛，識別精度可達(dá)97.1％，并且可供其他種類的纖維如棉麻等進(jìn)行微調(diào)（finetunning），識別精度可達(dá)96.5%。
　　3.利用消息傳遞接口（message passing interfac