基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法
石争浩1
冯亚宁2
付长龙2
徐伟3
李生斌4
李长河2
黄士坦3
1.西安理工大学计算机学院,陕西,西安,710048;西安微电子技术研究所 陕西 西安 7100542.西安理工大学计算机学院,陕西,西安,7100483.西安微电子技术研究所 陕西 西安 7100544.西安重型机械研究所,陕西,西安,710032
摘要：提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析.该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的.
关键词：机器视觉表面缺陷神经网络
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2004-01-01
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( 51-54 )
英文信息