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摘要:
针对现阶段基于图像检测的板形识别在缺陷的检出率普遍较低以及检测速度慢等问题,文中提出了一种基于计算机图像处理的板形识别系统,其通过直方图均衡化与高帽变换对初始图像进行处理,并通过边缘检测算法提取轮廓,然后利用BP神经网络分类器进行缺陷识别与分类.其在实验及实际工业生产中,均具有较高的识别率,可达到约90%,且还具有较好的板形识别效果.
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文献信息
篇名 基于计算机图像处理的板形识别系统设计
来源期刊 电子设计工程 学科 工学
关键词 计算机图像处理 板形识别 边缘检测 BP神经网络分类器
年,卷(期) 2016,(21) 所属期刊栏目 图像与多媒体
研究方向 页码范围 177-179,183
页数 4页 分类号 TN99
字数 2436字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨全海 陕西职业技术学院计算机科学系 9 28 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算机图像处理
板形识别
边缘检测
BP神经网络分类器
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
电子设计工程
半月刊
1674-6236
61-1477/TN
大16开
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
52-142
1994
chi
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14564
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54
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