基于BP神经网络和随机森林的织物图像疵点判别网络.pdf

【基于BP神经网络和随机森林的织物图像疵点判别网络】 在现代纺织工业中，自动检测织物疵点是提升产品质量和生产效率的关键环节。传统的疵点检测方法依赖于人工目视检查，效率低下且易出错。随着计算机视觉和机器学习技术的发展，特别是神经网络和随机森林算法的应用，自动化疵点判别已经成为可能。 本文介绍了一种基于3个两层BP神经网络和随机森林的织物图像疵点判别网络模型。BP（Back Propagation）神经网络，由Rumelhart和McClelland等人在1986年提出，是一种反向传播的学习算法，特别适合处理非线性问题。在这个模型中，BP神经网络被用来提取和学习织物图像的特征，并进行初步的疵点识别。 通过Gabor滤波器对织物图像进行处理，Gabor滤波器能够有效地捕获图像的纹理和结构信息。接着，采用灰度共生矩阵和局部二值模式（LBP）进一步提取图像的纹理特征。灰度共生矩阵用于描述像素之间的相对关系，而LBP则是一种计算简单且对光照变化鲁棒的纹理描述符。通过这3种不同的特征向量，可以全面地描述织物图像的特性。 3个独立的两层BP神经网络分别对这3个特征向量进行训练和测试，每个网络都能独立进行疵点判别。然后，将这些BP神经网络的测试结果与随机森林算法结合，形成最终的判别结果。随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，能有效降低过拟合风险，提高分类准确性。 实验结果显示，这种结合BP神经网络和随机森林的判别网络具有强大的识别能力，准确率高达99.9%。相比仅使用单一特征的BP神经网络方法，该模型能够更准确地识别不同类型的疵点，提高了检测的全面性和精确性。 本研究提出的基于BP神经网络和随机森林的织物图像疵点判别网络，结合了深度学习和机器学习的优势，能够有效地实现对复杂织物图像疵点的自动识别。这种方法不仅提升了织物质量控制的效率，也为未来在其他领域如医学图像分析、工业品检测等应用提供了新的思路。未来的研究可进一步探索如何优化网络结构，提高训练效率，以及适应更多种类和更复杂的疵点识别。