基于神经网络的绝缘瓷瓶裂缝类型识别研究

• 作者: 刘国海 陆斌斌
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 图像预处理 特征提取 分类识别 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 测量技术与控制
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: TM85
• 字数: 4008字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2006.12.004

摘要

采用CCD摄相头等硬件模拟机器人的视觉,首先完成对绝缘瓷瓶裂缝图像的采集,然后运用软件完成对图像的滤除噪声、图像分割等预处理操作,再将的图像分割成的子块图像,使其成为的二值图像,提取五个特征值,并通过对十幅图像统计分析,得出这五个特征值能够反映图像的信息.最后分别设计基于BP以及RBF神经网络的类别分类器,实现对绝缘瓷瓶裂缝五种状态:横向、纵向、块状、网状,无裂缝的分类识别,给出十幅图像的识别结果,并分析比较,得出RBF神经网络识别效果更为突出的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国海		263	3146	27.0	43.0
2	陆斌斌		5	75	4.0	5.0