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基于投票筛选增强自编码器的复杂图案织物疵点识别方法
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作者 王彪 丁瑜 黄璜 《毛纺科技》 北大核心 2025年第12期130-137,共8页
为解决复杂图案织物因具有丰富纹理与多样色彩,使得其中的微小疵点极易被掩盖,导致识别难度大幅增加难题,提出基于投票筛选增强自编码器的复杂图案织物疵点识别方法。首先采用线性滤波结合像素值重新分配的方式,对复杂织物图像进行干扰... 为解决复杂图案织物因具有丰富纹理与多样色彩,使得其中的微小疵点极易被掩盖,导致识别难度大幅增加难题,提出基于投票筛选增强自编码器的复杂图案织物疵点识别方法。首先采用线性滤波结合像素值重新分配的方式,对复杂织物图像进行干扰抑制,有效削弱纹理与色彩的干扰。然后利用多个自编码器独立学习抑制干扰后的织物图像特征,并生成重构图像。随后通过投票筛选机制综合各编码器的识别结果,依据多数表决原则确定识别结果。实验结果表明,在包含不同疵点类型及正常样本的2个测试集上,该研究方法的Matthews相关系数(MCC)值均高于其他对比方法,证明了该方法在复杂图案织物疵点识别任务中具有更高的准确性和有效性。 展开更多
关键词 投票筛选增强自编码器 复杂图案 织物疵点 干扰抑制 识别方法
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