哈尔滨理工大学学报
哈爾濱理工大學學報
합이빈리공대학학보
JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2015年
1期
61-65
,共5页
陈宝远%李紫贺%刘景阳%兰雅琼%于晓洋
陳寶遠%李紫賀%劉景暘%蘭雅瓊%于曉洋
진보원%리자하%류경양%란아경%우효양
LVQ神经网络%Canny边缘检测%聚酯薄膜%气泡检测
LVQ神經網絡%Canny邊緣檢測%聚酯薄膜%氣泡檢測
LVQ신경망락%Canny변연검측%취지박막%기포검측
LVQ%canny edge detection%BOPET%air bubble detection
双向拉伸聚酯薄膜(BOPET)中的气泡直接影响产品质量,准确快速地检测与识别气泡有重要意义.提出了一种基于LVQ神经网络的BOPET薄膜气泡的检测与识别方法.该算法对采集到的薄膜图像进行处理得到薄膜疵点轮廓,提取长宽比、圆形度、形状复杂性及伸长度4个特征值,输入至已经训练好的基于LVQ神经网络的气泡识别系统中识别气泡并确定其位置与面积.LVQ神经网络的设计的是通过研究BOPET薄膜中气泡的特征,提取特征输入向量,通过训练用的特征值的输入使神经网络达到学习和预测的目的.通过实验测试表明,此方法能满足BOPET薄膜中气泡的检测要求.
雙嚮拉伸聚酯薄膜(BOPET)中的氣泡直接影響產品質量,準確快速地檢測與識彆氣泡有重要意義.提齣瞭一種基于LVQ神經網絡的BOPET薄膜氣泡的檢測與識彆方法.該算法對採集到的薄膜圖像進行處理得到薄膜疵點輪廓,提取長寬比、圓形度、形狀複雜性及伸長度4箇特徵值,輸入至已經訓練好的基于LVQ神經網絡的氣泡識彆繫統中識彆氣泡併確定其位置與麵積.LVQ神經網絡的設計的是通過研究BOPET薄膜中氣泡的特徵,提取特徵輸入嚮量,通過訓練用的特徵值的輸入使神經網絡達到學習和預測的目的.通過實驗測試錶明,此方法能滿足BOPET薄膜中氣泡的檢測要求.
쌍향랍신취지박막(BOPET)중적기포직접영향산품질량,준학쾌속지검측여식별기포유중요의의.제출료일충기우LVQ신경망락적BOPET박막기포적검측여식별방법.해산법대채집도적박막도상진행처리득도박막자점륜곽,제취장관비、원형도、형상복잡성급신장도4개특정치,수입지이경훈련호적기우LVQ신경망락적기포식별계통중식별기포병학정기위치여면적.LVQ신경망락적설계적시통과연구BOPET박막중기포적특정,제취특정수입향량,통과훈련용적특정치적수입사신경망락체도학습화예측적목적.통과실험측시표명,차방법능만족BOPET박막중기포적검측요구.
