| 基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法 | |
| 朱晓珺; 韩林; 邹香玲 | |
| 2017-10-20 | |
| 发表期刊 | 组合机床与自动化加工技术
 |
| ISSN | 1001-2265 |
| 卷号 | No.524期号:10页码:54-56+61 |
| 摘要 | 为了解决当前钢板表面缺陷在对比度弱、边缘复杂和光照不均干扰下易导致检测能力较低的问题,文章提出了基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法。首先,引入高斯差分和Hessian矩阵,对钢板图像进行空间尺度函数计算,统计SIFT深度向量特征,完成缺陷特征的检测与收集。然后,基于神经网络原始模型,计算其第五层输出结果,优化缺陷检测结果,并最小化输出层与期望值的差异平方,滤除伪SIFT特征的干扰,建立多层BP神经网络拓扑分析算子,准确识别钢板缺陷。最后,基于软件工程,设计检测系统软件,对文中算法的缺陷检测精度进行测试。实验测试结果显示:与当前主流钢板缺陷检测技术相比,文中算法拥有更高的准确性与鲁棒性。 |
| 关键词 | 钢板缺陷检测 SIFT特征 BP神经网络 空间尺度 深度向量 |
| DOI | 10.13462/j.cnki.mmtamt.2017.10.013 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | “核高基”国家科技重大专项(2009ZX01036);河南省科技攻关项目(152102310377) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/60337 |
| 专题 | 国家开放大学河南分部 |
| 作者单位 | 河南广播电视大学信息工程学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学河南分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学河南分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 朱晓珺,韩林,邹香玲. 基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法[J]. 组合机床与自动化加工技术,2017,No.524(10):54-56+61. |
| APA | 朱晓珺,韩林,&邹香玲.(2017).基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法.组合机床与自动化加工技术,No.524(10),54-56+61. |
| MLA | 朱晓珺,et al."基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法".组合机床与自动化加工技术 No.524.10(2017):54-56+61. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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