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1、tb业论文基于神经网络的玻璃缺陷类型识别方法学生姓名:毛睿达学号:1105064125学院:信息与通信工程学院专业:电子信息工稈扌旨导教”帀:金永2015年6月基于神经网络的玻璃缺陷类型识别方法摘要在玻璃生产过程中,由于受工艺和环境限制,会产生各种缺陷,这些缺陷不仅影响了玻璃制品的外观质量,也降低了玻璃的使用价值和再次加工率。为了捉高玻璃质量及方便玻璃质量等级划分,必须对缺陷进行分类。木文针对玻璃缺陷图像的特点,基于图像处理与模式识别技术,研究了缺陷口动分类算法,替代了传统的人工分类方法,提高了分类的精•度和效率。木文首先分析了缺陷图像的噪声类型及特点,采用中值滤波算法对缺陷图像进行降
2、噪处理,消除了各种噪声干扰;然后针对缺陷图像边缘的灰度变化特点,基于边缘检测技术,较为完整的提取出了口标缺陷的核心轮廓,完成了图像的预处理。在预处理的基础上,根据齐类缺陷在形状上的差异,利用Hu不变矩提取出了缺陷的形状特征,并验证了其抗平移、抗旋转性,将Hu不变矩提取出来的7个特征值作为缺陷分类器的输入向量。为了区分不同类型的缺陷,研究了感知器神经网络分类器的设计,设计了感知器神经网络的算法。最后,通过实验整体验证了缺陷分类算法的有效性,取得了良好的识别效果,为后期地投入实际生产打下了坚实的基础。关键词:玻璃缺陷,图像预处理,特征提取,神经网络Identificationmethodo
3、fglassdefecttypebasedonNeuralNetworkAbstractIntheglassproductionprocess,duetothetechnologicalandenvironmentalrestrictions,willproduceavarietyofdefects,thesedefectsnotonlyaffectstheappearancequalityofglassproducts,butalsoreducesthevalueoftheuseofglassandrcprocessingrate.Inordertoimprovethequality
4、ofglassandglassqualitygrades,wemustclassifythedefects..Theaccordingtothecharacteristicsofglassdefectimage,basedonimageprocessingandpatternrecognitiontechnologyofautomaticdefectclassificationalgorithm,replacingthetraditionalmanualclassificationmethod,improvestheclassificationaccuracyandefficiency
5、・Thispaperfirstanalyzesthenoisetypeandcharacterofthedefectimage,themedianfilteringalgorithmforreductionofdefectimage,eliminatingthenoise;theninaccordancewiththecharacteristicsofgraylevelofimageedgedefects,basedontheedgedetectiontechnique,morecompleteextractionofthecoredimensionsofthedefect,compl
6、etedtheimagepreprocessing・Onthebasisofpreprocessing,accordingtothedifferencebetweenthevarioustypesofdefectsinshapeusingHuinvariantmomentstoextractthefeaturesoftheshapeofthedefects,andverifiedtherobustnessagainsttranslation,antirotation,theHuinvariantmomentstoextractoutofsevenfeaturevaluesasthein
7、putvectorsofthedefectclassifier.Inordertodistinguishbetweendifferenttypesofdefectsofperceptronneuralnetworkclassifierdesign,designtheperceptronneuralnetworkalgorithm.Finally,thewholeexperimenttoverifytheeffectivenessofdefect