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摘要:
目前,在基于机器视觉的浮法玻璃质量在线监测系统中,首先需要对玻璃图像进行采集,对其进行处理和分析,以进行玻璃缺陷识别,然后用于后续操作中。本文根据对浮法玻璃各类缺陷的特征研究,通过分析反向传播学习神经网络识别算法的优缺点,采用一种改进方式用于浮法玻璃的缺陷分类和字符识别。经过实验数据测试表明,改进后的算法具有收敛速度快、识别误判率低的特点,能够为浮法玻璃质量在线检测系统中的玻璃打标和切割等操作提供准确、有效的信息,对于减少人工误差、保证产品质量等方面具有重要的意义。
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关于浮法玻璃锡缺陷产生的原因及治理措施分析
浮法玻璃
锡缺陷
原因
治理措施
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 浮法玻璃缺陷检测中的模式识别处理
来源期刊 科技广场 学科 工学
关键词 玻璃缺陷检测 BP算法 特征提取 模式识别
年,卷(期) 2012,(9) 所属期刊栏目 软件技术与开发
研究方向 页码范围 32-34
页数 3页 分类号 TP391
字数 3306字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李淑芳 中国环境管理干部学院信息工程系 21 107 6.0 10.0
2 赵尔男 中国环境管理干部学院信息工程系 10 55 5.0 7.0
3 陆琳琳 中国环境管理干部学院信息工程系 9 14 3.0 3.0
4 梁红 中国环境管理干部学院信息工程系 13 34 3.0 5.0
5 张利辉 中国环境管理干部学院信息工程系 9 55 3.0 7.0
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研究主题发展历程
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玻璃缺陷检测
BP算法
特征提取
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技广场
月刊
1671-4792
36-1253/N
大16开
南昌市省府大院北二路53号
44-66
1988
chi
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31625
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