摘要
采用灰度直方图特征、灰度共生矩阵特征和小波变换特征相结合的提取方法,在提取特征向量的基础上,基于Matlab6.5环境下的神经网络工具箱,应用了兼顾识别速度与分类准确性的RBF神经网络分类器对带钢表面缺陷进行识别与分类,通过试验数据的分析,证明此算法可以作为高速生产线的带钢表面缺陷的实时检测优选方案。
出处
《机械制造》
2007年第3期24-26,共3页
Machinery
基金
科技部重大基础研究前期研究专项资金资助(编号:2003CCA03900)
国家自然科学基金委员会和上海宝钢集团公司联合资助项目(编号:50574019)