机械制造
機械製造
궤계제조
MACHINERY
2006年
12期
71-72
,共2页
王成明%颜云辉%韩英莉%李骏%王永慧%张尧
王成明%顏雲輝%韓英莉%李駿%王永慧%張堯
왕성명%안운휘%한영리%리준%왕영혜%장요
冷轧带钢%小波变换%神经网络%表面缺陷%非线性模式识别
冷軋帶鋼%小波變換%神經網絡%錶麵缺陷%非線性模式識彆
랭알대강%소파변환%신경망락%표면결함%비선성모식식별
针对冷轧带钢表面缺陷图像识别的特点,在小波变换提取特征的基础上,提出应用BP神经网络的非线性模式识别方法对其进行识别.对几种生产现场出现频率较高、危害严重的典型缺陷进行计算机实验研究,结果显示,该方法能对纹理变化复杂、规律性不强、图片质量较差的缺陷图像进行有效识别,具有更好的适应性.
針對冷軋帶鋼錶麵缺陷圖像識彆的特點,在小波變換提取特徵的基礎上,提齣應用BP神經網絡的非線性模式識彆方法對其進行識彆.對幾種生產現場齣現頻率較高、危害嚴重的典型缺陷進行計算機實驗研究,結果顯示,該方法能對紋理變化複雜、規律性不彊、圖片質量較差的缺陷圖像進行有效識彆,具有更好的適應性.
침대랭알대강표면결함도상식별적특점,재소파변환제취특정적기출상,제출응용BP신경망락적비선성모식식별방법대기진행식별.대궤충생산현장출현빈솔교고、위해엄중적전형결함진행계산궤실험연구,결과현시,해방법능대문리변화복잡、규률성불강、도편질량교차적결함도상진행유효식별,구유경호적괄응성.
