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文檔簡介
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(cè)紡織產(chǎn)品質(zhì)量的一個(gè)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(shí)別,每根纖維都需要從顏色、形狀、紋路等多個(gè)方面人工提取十多種特征量用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別。人工的去選取特征,不僅需要很多經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí),而且要選取好的特征值需要多次實(shí)驗(yàn)后才能確定是否有用,這將占用很多時(shí)間,費(fèi)時(shí)且費(fèi)時(shí)。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(jí)計(jì)算事物在我國的蓬勃發(fā)展,若能借助“天河
2、二號(hào)”超級(jí)計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力,將大大提高纖維測(cè)試系統(tǒng)的效率,并且可以降低成本,性價(jià)比極高。
本研究基于“天河二號(hào)”超級(jí)計(jì)算機(jī),構(gòu)建了纖維識(shí)別測(cè)試系統(tǒng),其中包括了對(duì)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(shí)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(duì)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(duì)象纖維的特征,本文對(duì)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(shí)別的
caffemodel,用此model識(shí)別羊絨毛,識(shí)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(shí)別精度可達(dá)96.5%。
3.利用消息傳遞接口(message passing interfac
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