共 5 条
浮法玻璃缺陷在线识别技术的研究
被引：18
作者：
刘怀广
陈幼平
谢经明
彭向前
机构：
[1] 华中科技大学机械科学与工程学院
来源：
关键词：
图像处理;
特征提取;
缺陷识别;
神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
表面缺陷是影响浮法玻璃质量的主要因素,针对目前国内在浮法玻璃缺陷识别正确率不高的现状,本文结合玻璃缺陷低灰度的特点,利用两次一维OTSU缺陷分割方法,实现了缺陷核心的有效分割.然后根据不同缺陷核心灰度分部的特点,提出12种具有统计性的特征,利用改进的神经网络的非线性映射能力实现了缺陷的正确识别.最后的实验结果证明,算法具有较好的效果.
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页码：738 / 742
页数：5
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