神经网络方法在冷轧带钢表面质量检测中的应用研究  

作　　者：王成明[1] 颜云辉[1] 韩英莉[1] 李骏[1] 王永慧[1] 张尧[1] 

机构地区：[1]东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110004

出　　处：《机械制造》2006年第12期71-72,共2页Machinery

基　　金：国家自然科学基金(编号:50574019);科技部重大基础研究前期研究专项(编号:2003CCA03900)

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 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TF301[自动化与计算机技术—控制科学与工程]