基于改进卷积神经网络的布料缺陷太赫兹检测方法及系统

本发明公开基于改进卷积神经网络的布料缺陷太赫兹检测方法及系统，根据光谱信号得到布料样品的成像图像并进行预处理，根据光谱信号反演得到样品的太赫兹吸收系数；将吸收系数和成像图像融合得到的输入数据输入至预先训练好的改进的卷积神经网络模型进行识别分类，得到布料缺陷分类结果；改进的卷积神经网络模型包括依次按照顺序连接的输入层、卷积层、连接层、全局平均池化层和分类层；输入层接收输入数据并输入至卷积层进行特征提取；卷积层为多层具有不对称卷积核的卷积块，并在卷积块之间引入跳跃连接。结合太赫兹时域光谱系统和改进卷积神经网络模型，提升布料缺陷识别的精确度和分类速度的性能，实现高效的自动识别与分类。