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【24h】

Classifying Textile Faults with a Back-Propagation Neural Network Using Power Spectra

机译:使用功率谱通过反向传播神经网络对纺织品故障进行分类

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摘要

A real-time system designed to detect and classify textile defects is presented. The system starts with an analysis of the optical Fourier transform of sample textiles. We also use a back-propagation neural network to help detect and classify defects. Exper- imental results show that the system is able to detect and classify nine out of the twelve kinds of defects in its data base.
机译:提出了一种旨在检测和分类纺织品缺陷的实时系统。该系统首先分析样品纺织品的光学傅立叶变换。我们还使用反向传播神经网络来帮助检测和分类缺陷。实验结果表明,该系统能够检测和分类数据库中十二种缺陷中的九种。

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