一种基于改进UNet模型的纱线余量检测方法

本发明涉及一种基于改进UNet模型的纱线余量检测方法，其包括如下步骤：使用图像采集设备采集纱筒图像；使用YOLOV8扩充数据集并对分割区域进行语义标注；输入至改进的UNet模型中进行训练，得到训练完成的模型权重，得到分割结果后利用传统图像处理方法获取轮廓边缘点集并进行轮廓拟合，最后依据像素尺寸与实际尺寸之间的关系，计算得到纱筒的实际余纱量。本发明利用VGG16的前13个卷积层代替UNet网络的编码器部分，VGG16有深层的特征提取能力，可以学到复杂和抽象的特征表示，有助于模型更好的进行语义信息的提取分，能有效的对纱筒上纱线余量进行检测，提升了分割以及检测精度，具有较好的生产实用性。