浙江工业大学学报
浙江工業大學學報
절강공업대학학보
Journal of Zhejiang University of Technology
2014年
2期
219-224,236
,共7页
朱海涛%徐建明%何德峰%邢科新%丁毅
硃海濤%徐建明%何德峰%邢科新%丁毅
주해도%서건명%하덕봉%형과신%정의
最小均方delta规则%神经网络%工件识别%LabVIEW
最小均方delta規則%神經網絡%工件識彆%LabVIEW
최소균방delta규칙%신경망락%공건식별%LabVIEW
minimum mean square delta rule%neural network%identification of workpiece%LabVIEW
工件识别技术在自动化制造业、产品检测等工业生产中的应用越来越广泛.应用机器视觉技术,获取各类工件的图像,提取工件的面积与各向异性作为工件特征(具有旋转不变性);提出了一种基于最小均方delta规则的神经网络工件识别方法,先对8组特征进行离线训练,计算最优权值向量,使感知机对各类工件的分类误差均达到最小,然后在线识别传送带上的工件.在LabVIEW编程环境下,实现了工件的特征提取与基于该方法的工件识别,实验结果证明该识别方法准确可靠,可实时地识别生产线上的工件.
工件識彆技術在自動化製造業、產品檢測等工業生產中的應用越來越廣汎.應用機器視覺技術,穫取各類工件的圖像,提取工件的麵積與各嚮異性作為工件特徵(具有鏇轉不變性);提齣瞭一種基于最小均方delta規則的神經網絡工件識彆方法,先對8組特徵進行離線訓練,計算最優權值嚮量,使感知機對各類工件的分類誤差均達到最小,然後在線識彆傳送帶上的工件.在LabVIEW編程環境下,實現瞭工件的特徵提取與基于該方法的工件識彆,實驗結果證明該識彆方法準確可靠,可實時地識彆生產線上的工件.
공건식별기술재자동화제조업、산품검측등공업생산중적응용월래월엄범.응용궤기시각기술,획취각류공건적도상,제취공건적면적여각향이성작위공건특정(구유선전불변성);제출료일충기우최소균방delta규칙적신경망락공건식별방법,선대8조특정진행리선훈련,계산최우권치향량,사감지궤대각류공건적분류오차균체도최소,연후재선식별전송대상적공건.재LabVIEW편정배경하,실현료공건적특정제취여기우해방법적공건식별,실험결과증명해식별방법준학가고,가실시지식별생산선상적공건.
