基于BP神经网络的轮毂分类与识别算法研究

针对传统的基于统计学的轮毂分类识别算法容错性低的问题,论文提出了基于BP神经网络的轮毂分类识别算法。对轮毂图像进行预处理后,使用坐标公式改进的Hough变换算法得到圆心坐标和半径,在此基础上提取其它特征值。构建三层BP神经网络,以轮毂特征值集作为网络的输入,对应的轮毂类型作为网络的输出,通过训练得到轮毂分类模型。实验结果验证了基于BP神经网络的轮毂分类与识别算法的有效性。