摘要：為自動檢測紡織面料的主成分,以100~200倍放大后拍攝的純紡面料或主成分含量在50%以上的混紡面料圖像為研究對象,提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的紡織面料主成分分類方法。首先對紡織圖像進行裁剪及顏色空間轉換;然后將圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行織物面料主成分分類訓練;最后將待分類的紡織面料圖像輸入訓練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中,得出紡織面料主成分分類結果。對棉、滌綸、腈綸、羊毛、天絲5類共4497張圖像進行實驗,實驗結果顯示:該方法對5類織物面料主成分分類準確率為96.53%;與其他卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型相比大幅降低了訓練時間,減小了網(wǎng)絡規(guī)模,提高了分類準確率。