基于优化子波-神经网络图像识别的工件形状监控

• 作者: 刘彬 董全林 谢平
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 工件形状监控 图像处理 小波-神经网络 优化算法
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 研究通讯和短文
• 页码范围: 211-214
• 页数: 4页
• 分类号: TP2
• 字数: 3333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2003.02.027

摘要

介绍了一种用普通CCD摄像机和激光对旋转工件的形态进行图像采集和状态监控的系统,提出了用于图像处理与识别的子波-神经网络结构,并设计了相应的优化学习算法,可以简化网络并加速收敛.该系统可用于实现自动化精密加工过程中的工件形状监控和刀具诊断,仿真证明了理论算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘彬		304	3194	26.0	40.0
2	董全林		13	116	6.0	10.0
3	谢平		84	659	15.0	21.0