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基于BP神经网络的工艺球缺陷检测
被引量:
1
1
作者
李刚
汪仁煌
李佩
《广东工业大学学报》
CAS
2012年第1期46-49,共4页
对羽毛球工艺球图像经过预处理,得到缺陷形状信息图像.提取图像的5个极半径不变矩特征、圆心度、球体外圆和球头圆心偏差总共7个特征参数构成图像特征向量组,建立三层结构的BP神经网络,以这7个不变量特征值组成的特征向量归一化后作为...
对羽毛球工艺球图像经过预处理,得到缺陷形状信息图像.提取图像的5个极半径不变矩特征、圆心度、球体外圆和球头圆心偏差总共7个特征参数构成图像特征向量组,建立三层结构的BP神经网络,以这7个不变量特征值组成的特征向量归一化后作为神经网络的输入,根据神经网络的输出进行缺陷检测,实验结果证明了该方法能有效地用于羽毛球工艺球的缺陷检测.
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关键词
羽毛球工艺球
缺陷检测
极半径不变矩
BP神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于BP神经网络的工艺球缺陷检测
被引量:
1
1
作者
李刚
汪仁煌
李佩
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《广东工业大学学报》
CAS
2012年第1期46-49,共4页
文摘
对羽毛球工艺球图像经过预处理,得到缺陷形状信息图像.提取图像的5个极半径不变矩特征、圆心度、球体外圆和球头圆心偏差总共7个特征参数构成图像特征向量组,建立三层结构的BP神经网络,以这7个不变量特征值组成的特征向量归一化后作为神经网络的输入,根据神经网络的输出进行缺陷检测,实验结果证明了该方法能有效地用于羽毛球工艺球的缺陷检测.
关键词
羽毛球工艺球
缺陷检测
极半径不变矩
BP神经网络
Keywords
shuttlecock process ball
defect detection
polar-radius moment invariant
BP neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的工艺球缺陷检测
李刚
汪仁煌
李佩
《广东工业大学学报》
CAS
2012
1
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