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基于BP神经网络的带钢表面缺陷的识别与分类
引用本文:韩英莉,颜云辉.基于BP神经网络的带钢表面缺陷的识别与分类[J].仪器仪表学报,2006,27(12):1692-1694.
作者姓名:韩英莉  颜云辉
作者单位:1. 东北大学机械工程与自动化学院,沈阳,110004;湛江师范学院信息科技学院,湛江,524048
2. 东北大学机械工程与自动化学院,沈阳,110004
基金项目:国家科技部重大基础研究前期研究专项资金;国家自然科学基金;上海宝钢集团公司资助项目
摘    要:运用神经网络处理非线性问题的优势,将其应用于带钢表面缺陷的识别与分类研究。本文采用灰度共生矩阵的特征提取,提出了基于BP神经网络进行缺陷识别与分类的方法,编制了带钢表面缺陷的识别与分类软件。分类测试表明,该软件有较好的识别与分类效果。

关 键 词:带钢表面缺陷  识别与分类  灰度共生矩阵  人工神经网络  BP算法
修稿时间:2005年11月1日

Discernment and classification of banding strip surface defect based on BP neural network
Han Yingli,Yan Yunhui.Discernment and classification of banding strip surface defect based on BP neural network[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2006,27(12):1692-1694.
Authors:Han Yingli  Yan Yunhui
Abstract:Taking the advantage of neural network in dealing with non-linear problem,neural network is applied to study the discernment and classification of the strip surface defects.A discernment and classification method is proposed based on BP neural network,which makes use of grey level intergrowth matrix.The software for discernment and classification of banding strip surface defects was written.Classification test result shows that this software has good discernment and classification performance.
Keywords:banding strip surface defect discern and classification grey level intergrowth matrix artificial neural network BP algorithm
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