BP神经网络在烟梗长短梗率检测中的应用

• 作者: 崔云月 管一弘 孙娜 王端生 杨雄飞 黄岗
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 长短梗率 图像处理 BP神经网络 质量拟合
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.202478

摘要

为了提高打叶复烤加工中长梗率和短梗率的检测效率,提出一种基于BP神经网络的长短梗率检测方法.该方法首先采用阈值分割法得到目标物的二值图像;然后利用旋转法求取图像中烟梗的最小外接矩形,从而识别出长梗和短梗;最后以烟梗的灰度级占比作为神经网络输入,以烟梗质量作为神经网络输出,建立烟梗质量拟合模型拟合长短梗的质量,从而得到烟梗的长梗率和短梗率.结果表明,该方法平均相对误差为3.91％,满足实际检测指标要求,具有一定应用价值.