新技术新工艺
新技術新工藝
신기술신공예
NEW TECHNOLOGY & NEW PROCESS
2006年
7期
23-25
,共3页
形状谱%人工神经网络%目标识别%归一化%机械工具%图像
形狀譜%人工神經網絡%目標識彆%歸一化%機械工具%圖像
형상보%인공신경망락%목표식별%귀일화%궤계공구%도상
从理论和试验两方面对归一化形态谱(形状谱)进行了分析和描述,同时证明了在采用圆盘状结构元素的情况下,归一化形态谱具有对图像的平移、旋转、缩放不敏感的特性,可以用作识别不同形状物体的特征参数.并且将归一化形态谱与人工神经网络相结合,实现了对机械工具产品的分类与识别,取得了很好的效果.
從理論和試驗兩方麵對歸一化形態譜(形狀譜)進行瞭分析和描述,同時證明瞭在採用圓盤狀結構元素的情況下,歸一化形態譜具有對圖像的平移、鏇轉、縮放不敏感的特性,可以用作識彆不同形狀物體的特徵參數.併且將歸一化形態譜與人工神經網絡相結閤,實現瞭對機械工具產品的分類與識彆,取得瞭很好的效果.
종이론화시험량방면대귀일화형태보(형상보)진행료분석화묘술,동시증명료재채용원반상결구원소적정황하,귀일화형태보구유대도상적평이、선전、축방불민감적특성,가이용작식별불동형상물체적특정삼수.병차장귀일화형태보여인공신경망락상결합,실현료대궤계공구산품적분류여식별,취득료흔호적효과.
