电子产品世界
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전자산품세계
Qutlook of Electronic Technology
2015年
11期
54-57
,共4页
输送带%裂纹检测%非下采样Contourlet变换%脉冲神经网络
輸送帶%裂紋檢測%非下採樣Contourlet變換%脈遲神經網絡
수송대%렬문검측%비하채양Contourlet변환%맥충신경망락
目前输送带表面裂纹检测主要由人工完成，费时费力、容易漏检，传统缺陷检测算法不能很好地提取颜色暗、对比度低的输送带裂纹目标。本文提出一种非下采样Contourlet域变换（NSCT）与脉冲神经网络（PCNN）融合的自适应输送带表面裂纹检测算法，该算法通过NSCT将图像分解成低频子带和多层高频子带，对低频子带图像提出一种邻域连接PCNN算法分割出裂纹的大致位置，对高频子带图像提出一种结合快速连接PCNN和点火频率图自适应算法分割，最后利用形态学方法融合，提取裂纹目标。实验结果表明，文中方法对于输送带表面裂纹目标正确率在95%以上。本文网络版地址：http：//www.eepw.com.cn/article/281894.htm
目前輸送帶錶麵裂紋檢測主要由人工完成，費時費力、容易漏檢，傳統缺陷檢測算法不能很好地提取顏色暗、對比度低的輸送帶裂紋目標。本文提齣一種非下採樣Contourlet域變換（NSCT）與脈遲神經網絡（PCNN）融閤的自適應輸送帶錶麵裂紋檢測算法，該算法通過NSCT將圖像分解成低頻子帶和多層高頻子帶，對低頻子帶圖像提齣一種鄰域連接PCNN算法分割齣裂紋的大緻位置，對高頻子帶圖像提齣一種結閤快速連接PCNN和點火頻率圖自適應算法分割，最後利用形態學方法融閤，提取裂紋目標。實驗結果錶明，文中方法對于輸送帶錶麵裂紋目標正確率在95%以上。本文網絡版地阯：http：//www.eepw.com.cn/article/281894.htm
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