Classification d’images de textile par les réseaux de neurones Convolutionnels(CNN).

Abstract

Dans ce travail, nous présentons une approche d’apprentissage profond « Deep Learning » pour la détection et la classification automatique du défaut dans les images des textures de textile. Cette approche est basée sur l’utilisation des réseaux de neurones convolutionnels (CNN), qui sont actuellement les méthodes les plus efficacités dans le domaine de la classification des images. Le modèle CNN implémenté dans notre travail est constitué de plusieurs couches et entrainé par une base de données d’images TILDA qui contient des milliers d’images. L’évaluation du modèle CNN a montré de bonne performance en termes de précision avec un taux de classification de 90%.