由于造紙工業(yè)自動(dòng)化程度不斷的提高,紙機(jī)車速越來越快,成紙幅寬不斷加寬。生成過程中不可避免的會(huì)使紙張出現(xiàn)各種表面缺陷,也稱之為紙病。紙病的存在嚴(yán)重影響到紙張的質(zhì)量和紙產(chǎn)品生產(chǎn)的效率,一些嚴(yán)重的周期性的紙病若不及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理,可能造成大量的材料浪費(fèi)。因此對(duì)于紙張表面質(zhì)量的檢測(cè)逐漸成為紙張生產(chǎn)過程中不可或缺的重要工序。傳統(tǒng)的紙病檢測(cè)主要依賴于人工進(jìn)行檢測(cè),隨著造紙生產(chǎn)自動(dòng)化不斷發(fā)展,已經(jīng)逐漸被機(jī)器視覺檢測(cè)的方法所代替。基于機(jī)器視覺的紙病檢測(cè)方法有很多,但是在實(shí)際生產(chǎn)過程中的檢測(cè)效果大都不理想,究其原因是由于紙病種類繁多,即使是同類紙病之間也存在較大的視覺差異,使得它們所對(duì)應(yīng)的紙病特征量分散在不同的特征空間中,難以采用統(tǒng)一的低維數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)特征量準(zhǔn)確地提取所有紙病的特征。另外如褶皺、劃痕等難點(diǎn)紙病,其特征量在各特征空間都不顯著,使得現(xiàn)有方法對(duì)這些紙病的辨識(shí)效果一直不好。因此本文提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks,CNN）的紙病分類算法,利用CNN卓越的圖像處理能力,輸入紙病原圖像,通過不斷的卷積操作自動(dòng)提取紙病圖像深層次特征并完成分類工作,有效的解決了... 

【文章來源】：陜西科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：103 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１黑斑圖像??Ｆｉｇ．２－１?Ｔｈｅ?ｂｌａｃｋ?ｓｐｏｔ?ｉｍａｇｅ??

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于機(jī)器視覺的齒輪檢測(cè)與測(cè)量系統(tǒng)的研究[D]. 尹紅敏.聊城大學(xué) 2017
[4]基于DSP的紙漿纖維形態(tài)參數(shù)測(cè)量方法的研究[D]. 王繼坤.齊魯工業(yè)大學(xué) 2014
[5]基于圖像分割的紙病檢測(cè)算法研究[D]. 成亞維.陜西科技大學(xué) 2014
[6]紙病在線檢測(cè)方法的研究[D]. 魏愛娟.陜西科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3403963