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摘要:
在电池的生产过程中,不可避免地会生产出一些次品,因此有必要依托信息技术设计出一套合理的算法来自动完成不合格次品的检出.利用图像采集设备采集纽扣电池表面图像,对采集的图像依次进行混合噪声滤除、OSTU最佳阈值分割、图像字符定位分割、缺陷模式提取、BP神经网络缺陷分类,每一步在满足检测精度的前提下,以算法简洁、高效作为衡量标准,为算法移植到生产实践中的实时检测奠定基础.
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文献信息
篇名 纽扣电池表面缺陷检测算法的研究
来源期刊 表面技术 学科 工学
关键词 缺陷检测 数字图像处理 BP神经网络
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 标准及检测
研究方向 页码范围 127-130
页数 分类号 TH161|TP391
字数 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 刘羽 桂林理工大学机械与控制工程学院 29 105 6.0 8.0
2 肖阔华 桂林理工大学机械与控制工程学院 2 5 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
缺陷检测
数字图像处理
BP神经网络
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
表面技术
月刊
1001-3660
50-1083/TG
16开
重庆市2331信箱(重庆市九龙破区石桥铺渝州路33号)
78-31
1972
chi
出版文献量(篇)
5547
总下载数(次)
30
总被引数(次)
34163
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