一种基于机器视觉的纸病识别方法

• 作者: 孟范孔 张学兰 李军
• 来源期刊: 中国造纸学报
• 学科: 工学
• 关键词: 纸病图像 图像灰度 特征值 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: TS736+.2
• 字数: 2530字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于图像灰度变换和BP神经网络的纸病识别算法.该算法是利用动态双阈值法和图像合成法对图像进行预处理,提取出纸病的特征值,再利用BP神经网络对纸病进行分类.结果表明,BP神经网络分类器可以很好地识别出纸病图像中的孔洞、脏点和褶皱,平均识别率达93.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室	133	903	15.0	24.0
5	孟范孔	华南理工大学机械与汽车工程学院	3	21	2.0	3.0
6	张学兰	华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室	1	14	1.0	1.0