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基于人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测系统 被引量：11
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作者 伍李春 刘明周 +2 位作者 蒋倩男 葛茂根 凌琳 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第9期1176-1180,1192,共6页
针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基... 针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基于HIS空间下的颜色直方图检测颜色缺陷;针对细微性缺陷容易受噪声影响的特点,利用2类人工神经网络进行断栅检测,并对这2类神经网络进行比较。大量实验结果验证了上述方法能够准确、快速地检测出太阳能电池片表面缺陷。 展开更多
关键词 缺陷检测 机器视觉 人工神经网络 正则化径向基函数(RBF)网络 学习向量化(LVQ)网络
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正则化径向基函数神经网络在堆芯轴向功率分布重构中的应用 被引量：3
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作者 彭星杰 应栋川 +1 位作者 李庆 王侃 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S2期12-15,共4页
将正则化径向基函数(RBF)神经网络应用于堆芯轴向功率分布重构,通过6节堆外中子探测器的读数值重构堆芯轴向功率分布。使用ACP-100模块式小堆的7740套功率分布以及对应的模拟堆外探测器读数,对RBF神经网络重构方法进行了验证,结果表明:... 将正则化径向基函数(RBF)神经网络应用于堆芯轴向功率分布重构,通过6节堆外中子探测器的读数值重构堆芯轴向功率分布。使用ACP-100模块式小堆的7740套功率分布以及对应的模拟堆外探测器读数,对RBF神经网络重构方法进行了验证,结果表明:正则化RBF神经网络重构方法可以精确地重构出堆芯轴向功率分布,并且具有良好的鲁棒性,可以克服功率分布重构问题所固有的不适定性。 展开更多
关键词 正则化RBF神经网络 轴向功率分布重构 堆外探测器
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