CN111161207A - 一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，首先对织物图像进行预处理，将原本的图像数据集进行任意旋转、变暗、加入高斯噪声和椒盐噪声来增强数据；再次对图像进行归一化处理，对DenseNet、InceptionV3和Xception在ImageNet上训练过的模型进行微调和迁移，在训练过程中调整学习参数以及冻结层数和训练测试时间，进行多次尝试后训练出自己的权重，然后得到预测结果；最后将基础模型预测出来的结果作为集成的输入，Voting(soft)集成的结果作为最终预测结果。本方法能够快速、有效的分类出织物的疵点类别，降低纺织品生产过程中的成本，提高生产效率。

Description

一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法
技术领域
本发明属于数字图像处理研究领域，具体涉及一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法。
背景技术
卷积神经网络作为神经网络研究领域最重要的成果之一，随着计算机硬件技术的不断发展，基于深度学习理论的卷积神经网络已广泛的应用于语音、自然语言、图像检索、识别及分类研究中。不断扩充的卷积神经网络结构，使图像识别精度不断提升，如2014年谷歌团队采用深度神经网络识别图像，错误率达到6.66％；2015年微软北京研究实验团队采用152层深度神经网络，识别图像错误率仅为3.57％，首次低于人类的错误率5％。因此，通过构建神经网络快速分析个体特征是物品分类的一种有效方法，其感知过程更接近于人类的感知水平。
我国是重要的纺织品生产基地，纺织品产量居于世界前列，长期以来，我国纺织品行业都存在产量和质量均不稳定的问题。在织物生产过程中，织物疵点的产生不可避免，但是织物疵点也是导致纺织品产量、质量不稳定的重要因素。传统的人眼检测存在效率低、成本高等问题，所以我们面临的问题就是如何用人工智能的方法来提高分类的准确率，本发明采用集成的思想，采用三个集成模型学习织物疵点特征信息，基于集成模型采用卷积神经网络对织物疵点进行分类，进一步提升分类的准确率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，通过集成模块优化分类器性能，进一步提升分类的准确率，以解决传统纺织品生产过程中织物疵点检测问题。
本发明通过以下技术方案实现的：
一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，包括以下步骤：
步骤1：输入织物图像，对织物图像进行预处理，将原始的织物图像分别进行任意角度旋转、变暗、加入高斯噪声和椒盐噪声等处理来增强样本数据集，使步骤2中训练的模型具有泛化能力和较强的鲁棒性；
步骤2：训练DenseNet、InceptionV3和Xception三个基础模型，模型中包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层，通过卷积层提取图像特征，采用集成网络池化层降维采样，将得到的特征在全连接层合并，最后通过Softmax层输出图像概率。训练过程如下：首先对步骤1中预处理后的图像进行归一化处理；其次对三个DenseNet、InceptionV3和Xception基础模型进行微调和迁移，在训练过程中分别调整学习参数、冻结层数和训练测试时间；进行多次尝试后训练出自己的权重，然后得到预测结果；
步骤3：将步骤2中基础模型DenseNet、InceptionV3、Xception预测出来的结果，作为集成的输入，Voting(soft)集成的结果作为最终的预测结果。
进一步的，步骤1中旋转0-180°，高斯噪声为0.3，椒盐噪声为0.3，变暗为0.9。
进一步的，步骤2中，预处理后的图像进行归一化处理，将所有图像大小归一化为224×224×3，学习参数为0.001，一次取样数量为32，三个模型冻结层数分别是90、90、55，对特定的层进行训练，为防止过拟合采用随即丢弃策略，加入随机丢弃函数，参数0.5，使用以上参数训练后保存权重，最后得到预测结果。
进一步的，步骤3中基础模型DenseNet、InceptionV3、Xception全连接层每个Softmax层的输出概率值作为Voting(soft)输入值，使用Voting(soft)投票法集成的结果作为最终结果，根据三个模型分类结果的混淆矩阵，判断类间相似性和类内差异性决定Voting的权重，集成的结果作为最终的检测结果，输出。
本发明具有如下有益效果：
(1)能够快速、有效的分类出织物的疵点类别；
(2)能够有效的降低纺织品生产过程中的成本；
(3)能够有效的缓解检测人员长时间工作的视觉疲劳，提高生产效率。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是本发明方法的数据预处理。
图3是本发明方法的基础模型训练图。
图4是本发明方法实施例的集成过程。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明作出更详细的说明。应理解所述仅为本发明的个别实施例而己，并不以本发明为限制，凡在本发明的原则之内所作的均等修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的专利涵盖范围内。
一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，按照以下步骤实施：
步骤1：输入织物图像，对织物图像进行预处理。将原始的织物图像分别进行任意角度旋转，本实施例中旋转角度为15°，90°,180°和270°；参数为0.9的变暗；加入30％的高斯噪声；加入30％椒盐噪声等处理来增强样本数据，使步骤2中训练的模型具有泛化能力和较强的鲁棒性。
步骤2：训练DenseNet、InceptionV3和Xception三个基础模型。模型中包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层，通过卷积层提取图像特征，采用集成网络池化层降维采样，将得到的特征在全连接层合并，最后通过Softmax层输出图像概率。训练过程如下：首先对步骤1中预处理后的图像进行归一化处理，将所有图像大小归一化为224×224×3；其次对三个DenseNet、InceptionV3和Xception基础模型进行微调和迁移，在训练过程中分别调整学习参数、冻结层数和训练测试时间，本实施例在进行30多次训练后确定参数，分别是学习参数为0.001，一次取样数量为32，三个模型冻结层数分别是90、90、55，对特定的层进行训练，为防止过拟合采用随即丢弃策略，加入随机丢弃函数，参数0.5。使用以上参数训练后保存权重，本实施例中三个基础模型平均训练时间分别为1070±3s、1000±3s、980±3s，平均测试时间分别为380±3s、150±3s、67±3s，然后得到预测结果，结果分别为94.8％、96.91％、95.8％。
步骤3：将步骤2中基础模型DenseNet、InceptionV3、Xception全连接层每个Softmax层的输出概率值作为Voting(soft)输入值，使用Voting(soft)投票法集成的结果作为最终结果，根据三个模型分类结果的混淆矩阵，判断类间相似性和类内差异性决定Voting的权重，集成的结果作为最终的检测结果输出。本实施例中三个基础模型的权重分别为1，3，3，集成时间为8.0s，集成的结果作为最终的检测结果，本实施例中最终集成结果为97.68％，此结果明显高于三个基础模型的准确率94.8％、96.91％、95.8％。

Claims (4)

1.一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：对原始织物图像进行任意旋转、变暗、加入高斯噪声和椒盐噪声预处理，增强样本数据集以实现卷积网络的迁移学习；
步骤2：训练DenseNet、InceptionV3和Xception三个基础模型，模型中包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层，通过卷积层提取图像特征，采用集成网络池化层降维采样，将得到的特征在全连接层合并，最后通过Softmax层输出图像概率，首先对预处理后的织物图像进行归一化处理，对DenseNet、InceptionV3和Xception在ImageNet上训练过的模型进行微调和迁移，在训练过程中调整学习参数以及冻结层数和训练测试时间，进行多次尝试后训练出自己的权重，然后得到预测结果；
步骤3：将步骤2中基础模型DenseNet、InceptionV3、Xception预测出来的结果，作为集成的输入，Voting(soft)集成的结果作为最终的预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，其特征在于，所述步骤1中旋转0-180°，高斯噪声为0.3，椒盐噪声为0.3，变暗为0.9。
3.根据权利要求1所述的一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，其特征在于，所述步骤2中对预处理后的图像进行归一化处理，将所有图像大小归一化为224×224×3，学习参数为0.001，一次取样数量为32，三个模型冻结层数分别是90、90、55，对特定的层进行训练，为防止过拟合采用随即丢弃策略，加入随机丢弃函数，参数0.5。
4.根据权利要求1所述的一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，其特征在于，所述步骤3中基础模型DenseNet、InceptionV3、Xception全连接层每个Softmax层的输出概率值作为Voting(soft)输入值，使用Voting(soft)投票法集成的结果作为最终结果，根据三个模型分类结果的混淆矩阵，判断类间相似性和类内差异性决定Voting的权重，集成的结果作为最终的检测结果，输出。
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