基于改进EfficientNet的化纤色泽品质分类系统

作     者：罗彬豪 王杰 LUO Binhao;WANG Jie

作者机构：四川大学机械工程学院四川成都610065 

出 版 物：《机械》 (Machinery)

年 卷 期：2024年第51卷第2期

页      面：39-45页

学科分类：0821[工学-纺织科学与工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 082101[工学-纺织工程] 

基　　金：四川省重点研发项目(2022YFG0058) 

主　　题：化纤 检测 注意力机制 数据增强 EfficientNet 

摘      要：化纤长丝是常见的纺织品原料之一,为保证化纤丝筒产品质量,必须在出厂前对其进行全面检测。对此,设计了一套化纤丝筒外观品质分类系统,可以实现对化纤丝筒的快速检测。首先对实验平台进行建模并完成搭建,然后实地采集四类化纤丝筒照片,并利用数据增强制成化纤色泽品质分类数据集。之后,为更好地融合化纤图片的多尺度信息,引入PANet结构代替FPN层。此外,为让网络模型在多尺度融合时关注重点特征,在PANet中引入PSA注意力机制。实验结果表明,该方法在当前数据集上达到99.87%的准确率,与ResNet,VGG,DenseNet等网络相比在精确率和召回率上均有提升,能有效完成化纤色泽的分类判断。