matlab布匹缺陷检测机器学习项目-matlab项目分享第34期(附完整代码)

东大学（威海）2022年机器学习项目——布匹缺陷检测

结果预览

• 测试环境：
  • CPU：12th Gen Intel® Core™ i7-12700H 2.70 GHz
  • GPU：NVIDIA RTX3070Ti
  • RAM：32GB
  • 软件：Matlab R2020a (Deep Learning Tools)
  • 注：Data文件过大，未上传。

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一、神经网络概述

1. 卷积神经网络概念

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是一种模拟生物神经系统的结构和行为，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。通过调整内部神经元之间的权重关系，ANN能够处理信息。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，由若干卷积层和池化层组成，尤其在图像处理方面表现优异。

CNN的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层和池化层交替设置，卷积层通过局部连接和权值共享提取特征，池化层通过下采样减少特征图的空间大小。图像输入层用于指定图像大小，卷积层通过卷积核提取特征，批量归一化层加速训练，ReLU层引入非线性，最大池化层减少冗余信息，全连接层组合特征，softmax层归一化输出，分类层计算损失。

2. 卷积神经网络的特点

CNN由多层感知机（MLP）演变而来，具有局部区域连接、权值共享和降采样的特点。权值共享和局部连接降低了网络复杂度，减少了权值数目，使CNN在图像处理领域表现优异。

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二、图像数据预处理

2.1 处理步骤

1. 裁剪图像并保存：去除边缘模糊和噪声。
2. 加载数据集：使用imageDatastore函数读取图像数据。
3. 显示类别数量：统计每类图像数量。
4. 图像的维度大小：使用imread函数读取图像尺寸。
5. 样本平衡：以最少样本数为基准抽取样本。
6. 图像预处理：将图像转换为适合输入的格式。
7. 样本分割：随机抽取样本，按7:3划分训练集和验证集。

2.1.1 加载数据集

使用imageDatastore函数读取图像数据，支持子文件夹读取和标签生成。

2.1.2 显示类别数量

使用countEachLabel函数统计每类图像数量。

2.1.3 图像的维度大小

使用imread函数读取图像尺寸，返回灰度或彩色图像的数组。

2.1.4 样本平衡

以最少样本数为基准，使用splitEachLabel函数随机抽取样本。

2.1.5 图像预处理

使用自定义函数读取图像数据，确保输入格式一致。

2.1.6 样本分割

使用splitEachLabel函数按比例划分训练集和验证集。

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三、缺陷检测

3.1 可视化工具Deep Learning Tools（Matlab工具）

Matlab提供丰富的深度学习工具，支持数据预处理、模型构建、训练和可视化。通过应用程序和工具，用户可以创建、修改和分析深度学习架构，加速算法训练，并与TensorFlow、PyTorch等框架协作。

3.2 设计的神经网络结构

• 图像输入层：输入大小为128×128×3，对应RGB图像。
• 卷积层：三层卷积层，卷积核分别为8、16、32个，尺寸为3x3。
• 批量归一化层：加速训练，降低对初始化的敏感度。
• ReLU层：引入非线性激活函数。
• 最大池化层：池化区域为2x2，步幅为2。
• 全连接层：组合特征，输出类别数为17。
• softmax层：归一化输出。
• 分类层：计算损失。
• 丢弃层：防止过拟合，丢弃概率为0.2。

3.3 训练CNN网络

使用带动量的随机梯度下降（SGDM）优化器，初始学习率为0.001，最大训练轮数为16。通过深度学习工具实现训练过程的可视化。

3.4 卷积神经网络的实际分类测试

从验证集中随机抽取9张图片进行测试，验证准确率为98.87%。

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四、训练与测试

4.1 特征维度

通过调整特征维度，观察验证准确度的变化：

• 64x64x3：验证准确度48.53%，训练时间22分20秒。
• 128x128x3：验证准确度81.77%，训练时间7分37秒。
• 256x256x3：验证准确度94.85%，训练时间15分51秒。

结果表明，特征维度为256x256x3时，模型性能最佳。

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总结

本项目基于卷积神经网络，实现了布匹缺陷检测系统。通过数据预处理、模型构建、训练和测试，验证了CNN在图像分类任务中的高效性和准确性。未来可进一步优化模型结构，提升检测精度和速度。