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一种基于DCGAN和DCNN的色织衬衫裁片缺陷检测方法
| 专利名称： | 一种基于DCGAN和DCNN的色织衬衫裁片缺陷检测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于DCGAN和DCNN的色织衬衫裁片缺陷检测方法，根据企业提供的原样本库，进行DCGAN对抗生成得到新的色织缺陷图像，扩充了缺陷样本，可以有效的避免训练过程中产生的过拟合问题；通过调整超参数、网络结构等，训练了多种模型，通过对比选择适用于色织衬衫裁片缺陷检测的网络模型；将最终的优化网络模型嵌入在TETSON TX2中，形成一套完整的检测系统，能够对色织衬衫表面缺陷情况进行定位与分类，满足了工业生产检测环节的需求。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 陕西;61 |
| 申请人： | 西安工程大学 |
| 发明人： | 张宏伟;张凌婕;汤文博;景军锋;李鹏飞 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810095070.8 |
| 公开号： | CN108333183A |
| 代理机构： | 西安弘理专利事务所 61214 |
| 代理人： | 李娜 |
| 分类号： | G01N21/88(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/88 |
| 申请人地址： | 710048 陕西省西安市金花南路19号 |
| 主权项： | 1.一种基于DCGAN和DCNN的色织衬衫裁片缺陷检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、构建关于色织衬衫裁片缺陷图像样本的样本库，并对该样本库进行预处理；步骤2、设计色织衬衫裁片缺陷检测的网络模型；步骤3、利用步骤1中预处理后的样本库对步骤2中设计的网络模型训练，进而对色织衬衫裁片缺陷检测的网络模型进行优化，得优化网络模型；步骤4、利用步骤3中的优化网络模型搭建检测系统硬件平台，将该检测系统硬件平台连接显示装置，向显示装置中输入待检测的缺陷样本图像，经过检测系统硬件平台检测缺陷类别以及缺陷位置。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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