[发明专利]一种基于深度学习的纤维截面直径检测方法在审
| 申请号： | 202010183578.0 | 申请日： | 2020-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN111402320A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 徐运海;董兰兰 | 申请（专利权）人： | 北京和众视野科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/62 | 分类号： | G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 102300 北京市门头沟*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的纤维截面直径检测方法，包括：利用预训练参数创建卷积神经网络模型；其中，卷积神经网络模型为Mask R‑CNN模型，其卷积核为长度不等的矩形卷积核；获取纤维图片的训练集及验证集，通过纤维图片的训练集及验证集对卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型；确定待检测纤维图片，根据训练后的卷积神经网络模型对待检测纤维图片进行识别，得到纤维图片中各个纤维截面的形状掩码；其中，训练、验证集及待识别纤维图片均为1024×1024大小的纤维图片；基于纤维截面的形状掩码，计算各个截面掩码轮廓的参数；所述参数包括截面掩码轮廓的面积、周长、直径。本发明能够自动确定纤维特征，准确计算纤维截面的直径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 纤维 截面 直径 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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