国家自然科学基金(610700009)
- 作品数：1 被引量：17H指数：1
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- 基于机器学习的带钢表面缺陷分类方法研究被引量：17
- 2014年
- 对基于BP神经网络和支持向量机的带钢表面缺陷类别识别方法进行了研究,基于检测出缺陷的目标图像,根据不同缺陷的灰度均值设定两种阈值,进行二值化处理;结合目标图像和二值化图像提取几何特征、形状特征以及灰度特征。在基于BP神经网络训练分类器时,采用三层神经网络模型,通过多次实验确定隐含层神经元数;在基于支持向量机训练分类器时,采用高斯径向基函数作为核函数,通过交叉验证确定相关参数,采用"一对一"的策略实现多分类。实验结果表明,支持向量机模型分类准确率更高,BP神经网络平均识别时间优于支持向量机。
- 胡慧君李元香刘茂福梁文豪
- 关键词：带钢表面缺陷BP神经网络支持向量机OPENCV
