陶瓷膜表面缺陷的表征与分类研究
孙进1
王宁1
孙傲2
丁煜1
1.扬州大学机械工程学院,江苏扬州,2251272.扬州树人学校,江苏扬州,225001
摘要：陶瓷膜种类多而杂,对陶瓷膜缺陷的检测则涉及到其表面的缺陷检测(支撑体层),而机器视觉的发展和运用使表面缺陷检测变得更加简单且智能化.文章基于陶瓷膜表面存在的划痕、裂纹、落渣、凹坑4种缺陷,运用MATLAB的图像处理技术和BP神经网络分类对陶瓷膜的表面缺陷进行提取分析和分类,结果表明,BP神经网络分类对陶瓷膜表面缺陷识别的正确率达到78.125％.
关键词：机器视觉陶瓷膜表面缺陷BP神经网络MATLAB
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(51475409)江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目(JXQC-030)扬州市市校合作项目(YZ2016244)研究院开放课题(YDJD201706)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 76-79 )
英文信息