神经网络方法在冷轧带钢表面质量检测中的应用研究

摘要：

针对冷轧带钢表面缺陷图像识别的特点,在小波变换提取特征的基础上,提出应用BP神经网络的非线性模式识别方法对其进行识别.对几种生产现场出现频率较高、危害严重的典型缺陷进行计算机实验研究,结果显示,该方法能对纹理变化复杂、规律性不强、图片质量较差的缺陷图像进行有效识别,具有更好的适应性.

关键词：冷轧带钢、小波变换、神经网络、表面缺陷、非线性模式识别

所属期刊栏目：44

分类号：TP2(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金50574019;科技部专项基金2003CCA03900

在线出版日期：2007-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：71-72