作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出一种零件视觉检测方法,提取图像的暗点数、边缘点数和面积等图像特征,使用Netica软件构建具有10个属性节点和9个类节点的贝叶斯网络分类器,对各种缺陷和损坏零件进行识别,试验表明该方法具有较高的精度和效率.
推荐文章
基于贝叶斯网络的健壮社团检测
复杂网络
健壮社团
贝叶斯网络
基于视觉双通路与贝叶斯模型的烟雾检测方法
疑似烟雾区域
视觉双通路
贝叶斯概率融合
基于主成分分析的改进贝叶斯网络入侵检测研究
特征选择
主成分分析
滑动窗口
贝叶斯网络
入侵检测
基于贝叶斯方法的视觉跟踪
贝叶斯方法
分块跟踪
直方图
鲁棒性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于贝叶斯网络的芯片质量视觉检测
来源期刊 现代制造工程 学科 工学
关键词 损坏 缺陷 模式识别 贝叶斯网络
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 试验研究
研究方向 页码范围 7-10,87
页数 5页 分类号 O159|TP391
字数 3387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 丁明 10 10 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (31)
共引文献  (96)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1962(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1977(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1984(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
损坏
缺陷
模式识别
贝叶斯网络
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
现代制造工程
月刊
1671-3133
11-4659/TH
大16开
北京市西城区核桃园西街36号301A
2-431
1978
chi
出版文献量(篇)
9080
总下载数(次)
14
总被引数(次)
50123
论文1v1指导