基于模式识别的带钢表面缺陷等级判定的研究

发布时间：2017-08-02 15:24

  本文关键词：基于模式识别的带钢表面缺陷等级判定的研究

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【摘要】：为了提高带钢表面检测设备的精确度,同时也为了减轻人工对于带钢表面缺陷等级判定的工作量,在缺陷图片特征向量选取的基础上,分别采用BP神经网络、概率神经网络(PNN)以及支持向量机(SVM)三种智能模式识别进行判定,并利用Matlab软件进行仿真。通过对比试验结果发现,运用交叉验证优化参数的支持向量机在缺陷等级判定方面具有较好的效果。
【作者单位】： 上海宝信软件股份有限公司;上海大学机电工程与自动化学院;
【关键词】： 神经网络 支持向量机 分类器 模式识别 表面缺陷
【基金】：国家科技支撑计划项目(2015BAF22B01)
【分类号】：TG142.15;TP391.41
【正文快照】： 0引言随着计算机技术、图像处理技术以及自动化技术的不断提高,近年来,带钢表面检测设备已朝着高速、高精度、智能化和高稳定性的方向发展,特别在钢铁生产中已显示出极好的实用价值。对于带钢表面缺陷的等级判定问题,国内东北大学的董德威[1]、吴艳萍等人[2]利用层次分析法和

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本文编号：609956