基于BP神经网络的啤酒瓶口检测方法

• 作者: 廉丽冰 李娜 郭克友
• 来源期刊: 食品科学技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 破损检测 特征向量 瓶口
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: TS261.7|TS262.5|TP391
• 字数: 3185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6002.2014.04.013

摘要

运用BP神经网络可以实现啤酒瓶口的破损检测.首先获取啤酒瓶口图像,并进行图像处理.然后计算啤酒瓶口的周长、面积、圆形度和相对圆心距离4种特征参数,由这4种特征参数构成特征向量组.其次建立结构为4-7-1的BP神经网络模型,将特征向量组作为神经网络的输入.最后对啤酒瓶口破损情况进行训练,根据训练结果获得权值和阈值矩阵,通过逻辑转换关系获得啤酒瓶口的破损情况.经实验验证该方法具有很好的准确度和检测效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭克友	北京工商大学材料与机械工程学院	33	157	8.0	10.0
2	李娜	北京工商大学材料与机械工程学院	14	32	4.0	5.0
3	廉丽冰	北京工商大学材料与机械工程学院	2	14	2.0	2.0