基于卷积神经网络的数码印花缺陷分类算法

针对应用深度学习检测数码印花缺陷需准确分类的问题,提出了基于卷积神经网络(CNN)的数码印花缺陷分类算法。该方法首先依次对图像进行RGB颜色空间直方图均衡化、高斯滤波、局部均值分辨率调整的图像预处理,提升输入网络的图像质量,并进行图像几何变换的数据增强,扩充样本数据集;然后,设计拓扑结构为2个卷积层、2个池化层、2个全连接层的CNN网络对样本进行训练,得出最优的数码印花缺陷分类CNN模型。经600张测试样本验证,结果表明,该算法对各类数码印花缺陷的分类准确率均超过90.0%,多分类任务Kappa系数值为0.94,能实现数码印花缺陷的准确分类。