基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

石争浩; 冯亚宁; 付长龙; 徐伟; 李生斌; 李长河; 黄士坦

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基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

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提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析.该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的.

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来源
《重型机械》 |2004年第2期|51-54|共4页
作者
石争浩; 冯亚宁; 付长龙; 徐伟; 李生斌; 李长河; 黄士坦;
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作者单位

西安理工大学计算机学院,陕西,西安,710048;

西安微电子技术研究所陕西西安 710054;

西安理工大学计算机学院,陕西,西安,710048;

西安理工大学计算机学院,陕西,西安,710048;

西安微电子技术研究所陕西西安 710054;

西安重型机械研究所,陕西,西安,710032;

西安理工大学计算机学院,陕西,西安,710048;

西安微电子技术研究所陕西西安 710054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
机器视觉; 表面缺陷; 神经网络;

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