基于热图像特征提取的铝箔封口密封性检测方法

• 作者: 周益邦 张永江 李维军
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 密封性检测 特征提取 RGB三基色 BP神经网络 Gabor小波 ELM神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 固态电子器件及材料
• 页码范围: 551-556
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4608字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2019.03.003

摘要

针对铝箔封口温度场的分布特性进行研究,提出了一种基于RGB二次特征提取和降维算法模型,配合BP神经网络对热像图进行识别.针对该方法的缺点,并以此提出了利用Gabor小波提取图像纹理特征配合ELM极限学习机,对热像图样本进行分类识别的铝箔密封性检测方法.对比两种方法在相同条件下的训练时间与检测精度.实验结果表明:基于Gabor小波和ELM神经网络的算法具有响应速度快、精度高、泛化性强等优势,可以较好的满足铝箔封口密封性检测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李维军		27	144	5.0	11.0
2	张永江		5	39	1.0	5.0
3	周益邦		3	11	2.0	3.0