一种皮革表面缺陷检测分类方法的研究

• 作者: 李健 郑东 韩玮
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 表面缺陷 检测分类 决策树
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 2733-2734,2747
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对人工检测中存在的漏检、误判、成本偏高等问题,提出一种采用改进决策树结合前馈神经网络(FFN)选择最优分类属性的方法,实现了皮革表面缺陷自动检测分类;有效解决神经网络分类处理时间长及"黑盒"性弊端,决策树构建、剪枝计算量大,寻找最优树难等问题;实验表明对于各种缺陷的正确识别率均高于90%,该方法稳定可靠,检测精度较高,可满足实际生产需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李健	陕西科技大学电气与信息工程学院	92	450	10.0	15.0
2	郑东	陕西科技大学生命科学工程学院	8	30	3.0	5.0
3	韩玮	陕西科技大学电气与信息工程学院	5	21	2.0	4.0