基于BP神经网络的表面缺陷检测分类

摘要：

精密轴承应用广泛,精度要求高,轴承表面缺陷对其使用影响很大.因此,对轴承缺陷的检测很有必要.目前的检测以人工为主,但当缺陷小于0.075 mm时人眼就很难识别.以CCD摄像机为视觉结合图像处理技术,设计一种轴承在线检测方法,能够在很大程度上提高检测效率和检测精度,最后利用BP神经网络进行缺陷分类,实验结果表明:分类正确率可达92.7%,符合工业要求.

关键词：精密轴承、表面缺陷、图像处理、BP神经网络

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：160-164