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1、隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，檢測分類技術(shù)越來越多的應(yīng)用于復(fù)雜材料表面的自動瑕疵檢測中。在PS版表面瑕疵檢測中，為了提高生產(chǎn)線的速度與缺陷的檢測準(zhǔn)確率，并實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)線缺陷的實(shí)時控制，機(jī)器視覺在成本、速度方面遠(yuǎn)比人類優(yōu)秀。利用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行表面瑕疵檢測與分類，具有檢測準(zhǔn)確、缺陷識別范圍較廣、可靠性高且高效等特點(diǎn)，是目前表面瑕疵無損檢測領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。根據(jù)PS版的特性，針對其表面的瑕疵檢測問題，本文提出了一種基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瑕疵分
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