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一种基于DCGAN和DCNN的色织衬衫裁片缺陷检测方法

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成果简介
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前景分析

成果名称：	一种基于DCGAN和DCNN的色织衬衫裁片缺陷检测方法	关键字：	色织 , 衬衫 , 缺陷 , dcgan , 样本 , 网络模型 , dcnn , 图像 , 模型 , 网络	应用行业：	纺织服装、服饰业
高新技术领域：	先进制造技术	所在地：	陕西省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201810095070.8	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	高端装备制造	课题来源：
第一完成单位名称：	西安工程大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	9.00	所属十强产业：

本发明公开了一种基于DCGAN和DCNN的色织衬衫裁片缺陷检测方法，根据企业提供的原样本库，进行DCGAN对抗生成得到新的色织缺陷图像，扩充了缺陷样本，可以有效的避免训练过程中产生的过拟合问题；通过调整超参数、网络结构等，训练了多种模型，通过对比选择适用于色织衬衫裁片缺陷检测的网络模型；将最终的优化网络模型嵌入在TETSON TX2中，形成一套完整的检测系统，能够对色织衬衫表面缺陷情况进行定位与分类，满足了工业生产检测环节的需求。