本文關(guān)鍵詞：基于模式識(shí)別的帶鋼表面缺陷等級(jí)判定的研究

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【摘要】：為了提高帶鋼表面檢測(cè)設(shè)備的精確度,同時(shí)也為了減輕人工對(duì)于帶鋼表面缺陷等級(jí)判定的工作量,在缺陷圖片特征向量選取的基礎(chǔ)上,分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)以及支持向量機(jī)(SVM)三種智能模式識(shí)別進(jìn)行判定,并利用Matlab軟件進(jìn)行仿真。通過對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),運(yùn)用交叉驗(yàn)證優(yōu)化參數(shù)的支持向量機(jī)在缺陷等級(jí)判定方面具有較好的效果。
【作者單位】： 上海寶信軟件股份有限公司;上海大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 分類器 模式識(shí)別 表面缺陷
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAF22B01)
【分類號(hào)】：TG142.15;TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)以及自動(dòng)化技術(shù)的不斷提高,近年來,帶鋼表面檢測(cè)設(shè)備已朝著高速、高精度、智能化和高穩(wěn)定性的方向發(fā)展,特別在鋼鐵生產(chǎn)中已顯示出極好的實(shí)用價(jià)值。對(duì)于帶鋼表面缺陷的等級(jí)判定問題,國(guó)內(nèi)東北大學(xué)的董德威[1]、吳艷萍等人[2]利用層次分析法和

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：609956