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管道内表面质量检测系统设计 被引量:3

Design on System for Inspecting Quality Inner Walls of Pipes
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摘要 介绍了人工神经网络技术在管道内表面质量实时检测系统中的应用,该系统采用BP神经网络作为规则检测器对被测图象进行特征提取和分类识别,并利用改进的BP算法使网络的学习过程以较快的速度收敛于全局最小点。 This paper is concerned with an application of artificial neural network to the realtime detecting system which can inspect the inner walls of pipes. As a regular detector, the BP neural network is used for extracting features of the images inspected and classifying the images in the system, and an improved BP algorithm which was named for BP′is used for making the learning procedure of the net converge to the minimum of overall situation at great rate.
作者 白宝兴
出处 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 1998年第6期447-449,共3页 Journal of Image and Graphics
关键词 神经网络 管道 质量检测系统 内表面检测 设计 Neural network, Classifier, Feature texture, BP algorithm
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Bai Baoxing. Wang Xilong. Microcomputer system of detecting and recognizing inner walls of pipes. SPIE. on WAS, 1993,1982: 526 -532.
  • 2焦李成著.神经网络系统理论.西安:西安电子科技大学出版社,1995.
  • 3Roberts Seatero, Zazif Tepedelenlioulu, A new fast algorithm neural networks, IEEE Trans, on SP, 1992,40(1):202-210.
  • 4陈延庆等著.神经网络理论及其在控制工程中的应用.西安:西北科技大学出版社,1991.

同被引文献11

引证文献3

二级引证文献21

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