研究了BP神经网络方法及图像处理技术在耐磨复合钢板|堆焊耐磨复合钢板钢材表面缺陷识别中的应用,实现冷轧带钢表面的缺陷快速自动分类,主要研究成果如下:1、根据带钢表面检测系统的需求,www.mhdhjlk.com采用相对合理的检测系统结构,系统由8台CCD相机及8台并行处理计算机组成。结果表明,系统稳定性和维护性较强、适应性强。2、根据耐磨复合钢板|堆焊耐磨复合钢板钢材表面缺陷产生存在的情况,www.fhnmgb.com分析了钢材表面检测系统的检测需求,设计应用了冷轧带钢表面缺陷检测的软件系统。3、研究并发展了神经网络在冷轧带缺陷分类中的应用。基于不同的特征提取,利用多分类器技术,www.shuangjinshunaimoban.com提出了一种基于BP神经网络的耐磨复合钢板|堆焊耐磨复合钢板钢材表面缺陷识别的方法,设计并实现了神经网络的带钢表面缺陷识别器。实验结果表明,www.sifulaikj.com本文的缺陷分类方法可以有效地识别冷轧带钢表面的缺陷类型,识别率达到96%以上。本文深入研究了图像处理技术、神经网络技术以及模式识别理论在表面检测www.fuhenaimogangban.org领域的应用,成功的实现了对带钢表面缺陷的自动检测和识别,能满足带钢生产线的表面缺陷检测要求,具有较高的推广应用价值。
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