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基于Fisher准则的深度卷积神经网络在织物疵点检测中的应用

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简介：
本文探讨了将基于Fisher准则的深度卷积神经网络应用于织物疵点检测的方法，提高了检测精度和效率。 针对现有算法在检测具有周期性图案织物疵点分类上的不足，本段落提出了一种基于Fisher准则的深层卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）织物疵点检测方法。首先，通过深度可分离卷积设计了一个小型但高效的DCNN模型；其次，在该模型的基础上对Softmax层引入了Fisher准则约束，并利用梯度算法更新整个网络参数，形成了改进后的深层卷积神经网络（Feature-enhanced Deep Convolutional Neural Network, FDCNN）；最后，实验结果显示在TILDA和彩色格子数据集上的分类率分别达到了98.14%和98.55%，表明FDCNN模型不仅能有效减少网络参数、降低运行时间，还能显著提高织物疵点的检测准确度。

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    本文探讨了将基于Fisher准则的深度卷积神经网络应用于织物疵点检测的方法，提高了检测精度和效率。 针对现有算法在检测具有周期性图案织物疵点分类上的不足，本段落提出了一种基于Fisher准则的深层卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）织物疵点检测方法。首先，通过深度可分离卷积设计了一个小型但高效的DCNN模型；其次，在该模型的基础上对Softmax层引入了Fisher准则约束，并利用梯度算法更新整个网络参数，形成了改进后的深层卷积神经网络（Feature-enhanced Deep Convolutional Neural Network, FDCNN）；最后，实验结果显示在TILDA和彩色格子数据集上的分类率分别达到了98.14%和98.55%，表明FDCNN模型不仅能有效减少网络参数、降低运行时间，还能显著提高织物疵点的检测准确度。
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