热轧钢板表面缺陷模式分类器设计与实现

• 作者: 曹辉 耿瑞芳 马永华
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 热轧钢板 模式识别 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（25）
• 页码范围: 188-189,131
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.25.076

摘要

热轧钢板是冶金行业的一种重要产品,钢板表面缺陷的计算机自动分类识别系统是当前的研究热点.本文主要针对这一应用背景设计了一种基于BP算法的人工神经网络分类器,用以实现缺陷的分类识别.通过对该神经网络分类器的训练和分类测试,在测试的10个数据中对1、4、5类缺陷(分别对应带状缺陷、凹凸缺陷和裂纹缺陷)识别效果较好;但该网络对缺陷类型2(龟裂)和缺陷类型3(密集的不规则分布缺陷)的识别没有达到预期的效果,还有待于进一步改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹辉	北京联合大学生物化学工程学院	21	77	5.0	8.0
2	耿瑞芳	北京联合大学生物化学工程学院	18	53	4.0	7.0
3	马永华	北京联合大学生物化学工程学院	26	78	6.0	8.0