Detecção de Defeitos em Tecidos Usando Rede Neural Convolucional Embutida em Camada de Ativação

As falhas nos teares são a principal causa de produção de tecidos defeituosos. Um sistema de inspeção de tecidos é um sistema especializado de visão computacional utilizado para detectar defeitos em tecidos para garantir a qualidade. Neste artigo, um algoritmo de aprendizado profundo foi desenvolvido para um sistema de inspeção de defeitos em tecidos no tear, combinando técnicas de pré-processamento de imagem, determinação de motivos de tecido, geração de mapas de candidatos a defeitos e redes neurais convolucionais (CNNs). Uma nova camada de ativação de potencial par a par foi introduzida em uma CNN, levando a uma alta precisão na segmentação de defeitos em tecidos com características intrincadas e conjuntos de dados desbalanceados. A precisão média e a revocação na detecção de defeitos nas imagens existentes atingiram, respectivamente, mais de 90% e 80% no nível do pixel, e a precisão na contagem do número de defeitos de um conjunto de dados disponível publicamente ultrapassou 98%.