基于PSO的木材表面缺陷識別系統(tǒng).pdf

1、近年來，隨著人工智能的發(fā)展，工程應用中的檢測問題變得愈發(fā)自動化、智能化，大大提高了工程效率。木材的合理化利用也同樣無法離開智能化的檢測。木材表面缺陷識別能夠有效地甄選出不同等級的木材，便于合理地分級利用。智能化的檢測優(yōu)于人工作業(yè)，系統(tǒng)能夠快速、準確、自動地完成任務，實現(xiàn)工程發(fā)展的科技化。
　　本文設計出一種針對木材表面缺陷的檢測系統(tǒng)，旨在快速有效地將木材分類，實現(xiàn)木材分選的智能化。本系統(tǒng)應用粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡，通過分析木材表面

2、的紋理，實現(xiàn)對木材進行分類。本文通過逐步減少粒子群的數(shù)目對基本粒子群進行改進，改進后的粒子群算法即基于過濾機制的裁減粒子群算法，在搜索精度與搜索速度上都有了提高，并且能夠更好地逼近最優(yōu)值，以此設計出基于PSO的BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器。用改進的粒子群算法對木材表面樣本進行訓練，將得到的一系列神經(jīng)元權值及參數(shù)用到測試樣本的檢測中，實現(xiàn)對表面有缺陷的木材的識別。
　　本文中的實驗應用的樣本對象是木材表面的蟲眼、死結(jié)和活結(jié)三種缺陷。系統(tǒng)在檢測