基于GA-BP神经网络的工业CT缺陷检测 |
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引用本文: | 李文,周海蔚.基于GA-BP神经网络的工业CT缺陷检测[J].计量与测试技术,2024(3):96-99. |
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作者姓名: | 李文 周海蔚 |
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作者单位: | 广州市机电技师学院 |
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摘 要: | 为了提高工业CT缺陷检测精度,本文提出一种基于GA-BP神经网络的CT缺陷检测方法。采用遗传算法,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立基于GA-BP神经网络的工业CT缺陷检测模型;采用工业CT图片组成实验数据进行仿真分析,并与卷积神经网络和支持向量机的监测效果进行对比。结果表明:该方法可使GA-BP神经网络模型误检测次数更少,精度高达96.67%,且效果更好,具有较好的可行性和实用性。
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关 键 词: | 工业CT 缺陷检测 遗传算法 BP神经网络 正确率 |
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