| 一种基于机器视觉的纸病识别方法 |
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| 引用本文： | 张学兰,李 军,孟范孔.一种基于机器视觉的纸病识别方法[J].中国造纸学报,2013,28(1):48-52. |
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| 作者姓名： | 张学兰 李 军 孟范孔 |
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| 作者单位： | 华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室;华南理工大学广东省造纸技术与装备公共实验室;华南理工大学机械与汽车工程学院 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展规划(973计划,2010CB732205);国家科技支撑计划项目(2007BAF25B00) |
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| 摘 要： | 提出了一种基于图像灰度变换和BP神经网络的纸病识别算法。该算法是利用动态双阈值法和图像合成法对图像进行预处理,提取出纸病的特征值,再利用BP神经网络对纸病进行分类。结果表明,BP神经网络分类器可以很好地识别出纸病图像中的孔洞、脏点和褶皱,平均识别率达93.8%。
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| 关 键 词： | 纸病图像 图像灰度 特征值 BP神经网络 |
A Paper Defects Detection Method Based on Machine Vision |
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| ZHANG Xue-lan, LI Jun,MENG Fan-kong.A Paper Defects Detection Method Based on Machine Vision[J].Transactions of China Pulp and Paper,2013,28(1):48-52. |
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| Authors: | ZHANG Xue-lan LI Jun MENG Fan-kong |
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| Affiliation: | 1.State Key Lab of Pulp & Paper Engineering,South China University of Technology,Guangzhou,Guangdong Province,510640; 2.Guangdong Public Lab of Paper Technology and Equipment,South China University of Technology,Guangzhou, Guangdong Province,510640;3.School of Mechanical & Automotive Engineering, South China University of Technology,Guangzhou,Guangdong Province,510640) |
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