CAJ | 학술논문

针对传统光驱物镜导线品质人工检验存在的工作量大、效率低、准确率低等问题,文中提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的检验方法；采用PCNN对物镜导线图像进行分割、细化,提取物镜导线的特征图像,并与其他预处理算法进行了对比研究；建立了物镜导线质量的判别模型,来判断导线是否合格；完成物镜导线自动检验硬件系统的设计.在所设计的系统中进行了实验研究,实验结果表明,文中提出的光驱物镜导线品质检验方法,能够较好地满足检验的要求.
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