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PCNN在金属拉链缺陷检测中的应用
被引量：
1
1
作者
张淼
欧幸福
+1 位作者
唐雄民
陈文凤
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第18期251-256,260,共7页
针对传统金属拉链缺陷人工检测方法效率低、稳定性差、误检率高等缺点,提出一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)和灰度跃变检测的金属拉链缺陷检测方法。针对拉链图像的特点,通过对传统PCNN进行改进以提高金...
针对传统金属拉链缺陷人工检测方法效率低、稳定性差、误检率高等缺点,提出一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)和灰度跃变检测的金属拉链缺陷检测方法。针对拉链图像的特点,通过对传统PCNN进行改进以提高金属拉链图像二值分割处理速度;将传统PCNN和形态学理论相结合,提取链齿特征图像;采用区域像素统计与灰度跃变检测的方法实现金属拉链缺陷自动检测;完成检测系统的设计并进行实验研究。实验结果表明提出的检测方法快速、准确、可行。
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关键词
脉冲耦合神经网络
链齿缺陷检测
图像处理
灰度跃变
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职称材料
题名
PCNN在金属拉链缺陷检测中的应用
被引量：
1
1
作者
张淼
欧幸福
唐雄民
陈文凤
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第18期251-256,260,共7页
基金
广东省教育部产学研重大专项(No.2012A090300005)
文摘
针对传统金属拉链缺陷人工检测方法效率低、稳定性差、误检率高等缺点,提出一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)和灰度跃变检测的金属拉链缺陷检测方法。针对拉链图像的特点,通过对传统PCNN进行改进以提高金属拉链图像二值分割处理速度;将传统PCNN和形态学理论相结合,提取链齿特征图像;采用区域像素统计与灰度跃变检测的方法实现金属拉链缺陷自动检测;完成检测系统的设计并进行实验研究。实验结果表明提出的检测方法快速、准确、可行。
关键词
脉冲耦合神经网络
链齿缺陷检测
图像处理
灰度跃变
Keywords
Pulse
Coupled
Neural
Networks
（PCNN）
scoops
defect
detection
image
preprocessing
gray
level
mutation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PCNN在金属拉链缺陷检测中的应用
张淼
欧幸福
唐雄民
陈文凤
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
1
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