[發明專利]一種基于深度學習的纖維截面直徑檢測方法在審
| 申請號： | 202010183578.0 | 申請日： | 2020-03-17 |
| 公開（公告）號： | CN111402320A | 公開（公告）日： | 2020-07-10 |
| 發明（設計）人： | 徐運海;董蘭蘭 | 申請（專利權）人： | 北京和眾視野科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/62 | 分類號： | G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 102300 北京市門頭溝*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 深度 學習 纖維 截面 直徑 檢測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于深度學習的纖維截面直徑檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟1，利用預訓練參數創建卷積神經網絡模型；其中，所述卷積神經網絡模型為MaskR-CNN模型，其卷積核為長度不等的矩形卷積核；
步驟2，獲取纖維圖片的訓練集及驗證集，通過所述纖維圖片的訓練集及驗證集對所述卷積神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的卷積神經網絡模型；
步驟3，確定待檢測纖維圖片，根據所述訓練后的卷積神經網絡模型對所述待檢測纖維圖片進行識別，得到纖維圖片中各個纖維截面的形狀掩碼；其中，所述訓練、驗證集及待識別纖維圖片均為1024×1024大小的纖維圖片；
步驟4，基于纖維截面的形狀掩碼，計算各個截面掩碼輪廓的參數；所述參數包括截面掩碼輪廓的面積、周長、直徑。
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