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基于神经区域生长瓷砖表面缺陷检测 被引量：5
1
作者 吴冰 成文俊 马贺敏 《机电工程技术》 2006年第12期79-81,共3页
自动视觉检测是机器视觉在工业方面的一项重要应用。针对目前瓷砖表面缺陷检测仍停留在手工操作水平,劳动强度大,效率低,检测精度远远不能满足实际生产的需要,本文提出一种基于BP神经网络与区域生长法相结合的图像分割技术,并将其应用... 自动视觉检测是机器视觉在工业方面的一项重要应用。针对目前瓷砖表面缺陷检测仍停留在手工操作水平,劳动强度大,效率低,检测精度远远不能满足实际生产的需要,本文提出一种基于BP神经网络与区域生长法相结合的图像分割技术,并将其应用到瓷砖表面缺陷检测。本算法原理是通过BP神经网络对瓷砖表面进行缺陷检测,将瓷砖主要缺陷分割出来,然后再利用区域生长法对其缺陷部分作进一步分割,使缺陷能被精确、快速地分割出来。通过大量实验说明本算法在实际应用中的精确度达到97%,检测速度得到明显的提高,效果令人满意,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 BP神经网络 区域生长法 瓷砖 缺陷检测
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基于蚁群算法的方向特征分割方法
2
作者 吴冰 马贺敏 成文俊 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第1期92-95,共4页
针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法。该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取。通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心... 针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法。该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取。通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心。基于所设置的初始聚类中心,再利用蚁群算法对蝶类翅脉图像进行分割。仿真实验表明,该方法可以将各方向翅脉特征检测出来,是一种有效的方向特征分割方法。 展开更多
关键词 翅脉特征 蚁群算法 方向小波 初始聚类中心
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基于RH850的TFT液晶汽车仪表设计 被引量：1
3
作者 马贺敏 环翾 《电子世界》 2017年第14期166-166,共1页
介绍了一种基于单芯片RH850的TFT液晶汽车仪表设计方案,着重描述了芯片选型和系统功能实现,同时也描述了主要软件架构。提出了一种基于单芯片适用于大尺寸TFT液晶汽车仪表的平台方案。
关键词 RH850 汽车仪表 TFT液晶
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