基于BP神经网络的冷轧带钢表面缺陷分类研究

• 作者: 康戈文 王庆 王雪梅
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 缺陷检测 系统结构 神经网络 识别率
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 97,108
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 1653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2007.02.060

摘要

冷轧带钢表面检测系统作为带钢表面质量的检测设备,在钢铁生产中具有重大的应用价值.本文首先从冷轧带钢表面缺陷检测系统的总体结构以及神经网络在冷轧带钢表面检测系统中的应用两个方面介绍冷轧带钢表面缺陷检测系统.然后采用BP神经网络对在线冷轧带铜表面缺陷进行检测分类,结果表明检测系统总识别率达到了96%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康戈文	电子科技大学自动化工程学院	55	216	8.0	12.0
2	王庆	电子科技大学自动化工程学院	2	74	2.0	2.0
3	王雪梅	电子科技大学自动化工程学院	3	6	1.0	2.0