Primena veštačke neuralne mreže u određivanju obraza tkanja

Apstrakt

Uzorak tkanja (tekstura) tkanog materijala smatra se važnim faktorom dizajna i proizvodnje visokokvalitetnih tkanina. Tradicionalno, prepoznavanje tkanog materijala ima mnogo izazova zbog ručnog vizuelnog pregleda. Pristupi zasnovani na ranim algoritmima mašinskog učenja direktno zavise od ručno izrađenih funkcija, koje oduzimaju mnogo vremena i javljaju se više grešaka. Dakle, potreban je automatizovani sistem za klasifikaciju tkanog materijala da bi se poboljšala produktivnost. Zajedno sa brzim razvojem kompjuterskog vida, očajnički su potrebne automatske i efikasne metode za klasifikaciju tkanih tkanina. Predviđanje tkanja uzorka tkanine se vrši dobijanjem visokokvalitetnih slika tkanine. Zatim se dobijene slike podvrgavaju algoritmu za klasifikaciju tkanja. Izlaz obrađene slike se koristi kao ulaz u Veštačku neuronsku mrežu (ANN) koja koristi algoritam povratne propagacije da izračuna ponderisane faktore i generiše željenu klasifikaciju uzoraka tkanja kao izlaz. U ovom preglednom radu govori se o studiji o različitim neuronskim mrežama koje se koriste za predviđanje uzorka tkanine.