基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷軋帶鋼表面缺陷識(shí)別分類(lèi)技術(shù)研究.pdf

1、帶鋼的表面缺陷是影響帶鋼質(zhì)量的重要因素，對(duì)帶鋼進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)對(duì)于提高帶鋼的質(zhì)量具有非常重要的作用。帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)是基于機(jī)器視覺(jué)和圖像處理，利用帶鋼表面的圖像信息來(lái)進(jìn)行帶鋼質(zhì)量檢測(cè)。
　　本文重點(diǎn)研究了在帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法的缺陷識(shí)別算法。其主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　　1.研究對(duì)分割出來(lái)的缺陷圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取缺陷的相關(guān)特征量并進(jìn)行特征選擇，剔除對(duì)類(lèi)別可分離性無(wú)貢獻(xiàn)或貢獻(xiàn)不大的特征量。

2、實(shí)驗(yàn)證明這些提取選擇的特征量對(duì)缺陷的分類(lèi)非常有效。
　　2.研究和開(kāi)發(fā)了系統(tǒng)的缺陷分類(lèi)方法，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了系統(tǒng)的分類(lèi)器。著重研究了根據(jù)輸入和輸出量合理選擇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練權(quán)值的更新算法，目標(biāo)向量的合理構(gòu)造，帶懲罰項(xiàng)的BP網(wǎng)絡(luò)，改善了網(wǎng)絡(luò)的收斂性。并研究了初始權(quán)值對(duì)網(wǎng)絡(luò)收斂的影響，合理的初始權(quán)值可以避免網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)陷入局部最優(yōu)。
　　3.針對(duì)本系統(tǒng)的實(shí)際情況，研究樣本庫(kù)的合理分類(lèi)和管理，通過(guò)將某一大類(lèi)分成合理的小類(lèi)，會(huì)提高整